論文の概要: Optimal overlapping tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05730v1
- Date: Sun, 11 Aug 2024 08:59:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 15:47:38.650177
- Title: Optimal overlapping tomography
- Title（参考訳）: 最適オーバーラップトモグラフィー
- Authors: Kiara Hansenne, Rui Qu, Lisa T. Weinbrenner, Carlos de Gois, Haifei Wang, Yang Ming, Zhengning Yang, Paweł Horodecki, Weibo Gao, Otfried Gühne,
- Abstract要約: 重なり合うトモグラフィーは、量子システムの特定のサブシステムに含まれる全ての情報を取得することができるスキームである。
そこで本稿では,異なる特徴量に対して最適な重なり合うトモグラフィーのプロトコルを提案する。
その結果、量子コンピュータにおけるノイズや相互作用パターンの学習や、量子化学におけるフェルミオン系の特徴付けへの応用が見出される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.814548016007804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Characterising large scale quantum systems is central for fundamental physics as well as for applications of quantum technologies. While a full characterisation requires exponentially increasing effort, focusing on application-relevant information can often lead to significantly simplified analysis. Overlapping tomography is such a scheme, which allows to obtain all the information contained in specific subsystems of multi-particle quantum systems in an efficient manner, but the ultimate limits of this approach remained elusive. We present protocols for optimal overlapping tomography with respect to different figures of merit. First, by providing algorithmic approaches based on graph theory we find the optimal scheme for Pauli measurements on qubits, relating it to the problem of covering arrays in combinatorics. This significantly reduces the measurement effort, showing for instance that two-body overlapping tomography of nearest neighbours in multiqubit quantum systems can always be performed with nine Pauli settings. Second, we prove that the optimal scheme using general projective measurements requires only $3^k$ settings to reconstruct all $k$-body marginals, independently of the system size. Finally, we demonstrate the practical applicability of our methods in a six-photon experiment. Our results will find applications in learning noise and interaction patterns in quantum computers as well as characterising fermionic systems in quantum chemistry.
- Abstract（参考訳）: 大規模量子システムを特徴づけることは、基礎物理学や量子技術の応用の中心である。
完全なキャラクタリゼーションには指数関数的な努力が必要だが、アプリケーション関連の情報に焦点を合わせると、分析が大幅に単純化されることがある。
重なり合うトモグラフィーは、多粒子量子系の特定のサブシステムに含まれる全ての情報を効率的に得るためのスキームである。
そこで本稿では,異なる特徴量に対して最適な重なり合うトモグラフィーのプロトコルを提案する。
まず、グラフ理論に基づくアルゴリズム的アプローチを提供することにより、パウリ測度を量子ビット上での最適スキームを見つけ、それを組合せ論における配列を被覆する問題と関連付ける。
これは測定の労力を大幅に減らし、例えば、マルチキュービット量子系において近接する隣人の2体重なり合うトモグラフィは、常に9つのパウリ設定で実行可能であることを示す。
第2に、システムサイズによらず、全ての$k$ボディ境界を再構築するために、一般的な射影測度を用いた最適スキームは、わずか3ドル(約3,300円)の設定しか必要としないことを示す。
最後に,本手法の有効性を6光子実験で実証した。
この結果は,量子コンピュータにおけるノイズや相互作用パターンの学習や,量子化学におけるフェルミオン系の特徴付けに応用される。
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