論文の概要: Learning quantum states of continuous variable systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01431v3
• Date: Mon, 07 Oct 2024 10:46:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:12:00.815841
• Title: Learning quantum states of continuous variable systems
• Title（参考訳）: 連続変数系の量子状態の学習
• Authors: Francesco Anna Mele, Antonio Anna Mele, Lennart Bittel, Jens Eisert, Vittorio Giovannetti, Ludovico Lami, Lorenzo Leone, Salvatore F. E. Oliviero,
• Abstract要約: 量子状態トモグラフィーは、測定データから未知の状態の古典的な記述を導出することを目的としている。 連続変数系のトモグラフィーは時間資源の点で極めて非効率であることを示す。 ガウス状態のトモグラフィーが効率的であることも証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.05533173496439
• License:
• Abstract: Quantum state tomography, aimed at deriving a classical description of an unknown state from measurement data, is a fundamental task in quantum physics. In this work, we analyse the ultimate achievable performance of tomography of continuous-variable systems, such as bosonic and quantum optical systems. We prove that tomography of these systems is extremely inefficient in terms of time resources, much more so than tomography of finite-dimensional systems: not only does the minimum number of state copies needed for tomography scale exponentially with the number of modes, but it also exhibits a dramatic scaling with the trace-distance error, even for low-energy states, in stark contrast with the finite-dimensional case. On a more positive note, we prove that tomography of Gaussian states is efficient. To accomplish this, we answer a fundamental question for the field of continuous-variable quantum information: if we know with a certain error the first and second moments of an unknown Gaussian state, what is the resulting trace-distance error that we make on the state? Lastly, we demonstrate that tomography of non-Gaussian states prepared through Gaussian unitaries and a few local non-Gaussian evolutions is efficient and experimentally feasible.
• Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィーは、測定データから未知の状態の古典的な記述を導出することを目的としており、量子物理学の基本的な課題である。 本研究では、ボソニックや量子光学系などの連続可変系のトモグラフィーの最終的な達成可能な性能について分析する。 これらのシステムのトモグラフィーは、有限次元系のトモグラフィーよりもはるかに非効率であることが証明され、トモグラフィーに必要な最小の状態コピー数がモード数と指数関数的にスケールするだけでなく、低エネルギー状態であっても、有限次元の場合と対照的に、トレース距離誤差による劇的なスケーリングを示す。 よりポジティブな点として、ガウス状態のトモグラフィーが効率的であることを証明する。 これを達成するために、連続変数の量子情報の分野に関する根本的な疑問に答える: ある誤差で未知のガウス状態の第1モーメントと第2モーメントを知っていれば、状態に起因した結果として生じるトレース距離誤差は何か? 最後に,ガウス的ユニタリによる非ガウス的状態のトモグラフィーといくつかの局所ガウス的非ガウス的進化が効率的かつ実験的に実現可能であることを示す。

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