論文の概要: Optimal Overlapping Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05730v2
• Date: Thu, 02 Oct 2025 08:11:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:19.466981
• Title: Optimal Overlapping Tomography
• Title（参考訳）: 最適重畳トモグラフィー
• 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: 本稿では,計測設定数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）: 6.868087671163721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterising large-scale quantum systems is central to fundamental physics and essential for applications of quantum technologies. While a full characterisation requires exponentially increasing resources, focusing on application-relevant information can often lead to significantly simplified analysis. Overlapping tomography is such a scheme, allowing one to obtain all the information contained in specific subsystems of multiparticle quantum systems in an efficient manner, but the ultimate limits of this approach remain elusive. We present protocols for overlapping tomography that are optimal with respect to the number of measurement settings. First, by providing algorithmic approaches based on graph theory we find the minimal number of Pauli settings, relating overlapping tomography to the problem of covering arrays in combinatorics. This significantly reduces the number of measurement settings, showing for instance that two-body overlapping tomography of nearest neighbours in qubit systems with planar topologies can always be performed with nine Pauli settings. Second, we prove that using general projective measurements, all $k$-body marginals can be reconstructed with only $3^k$ settings, 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の中心であり、量子技術の応用に不可欠である。 完全なキャラクタリゼーションには指数関数的なリソース増加が必要だが、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そのようなスキームであり、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ことができるが、このアプローチの最終的な限界は解明されていない。 本稿では,計測設定数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。 第一に、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、重なり合うトモグラフィーと組合せ論における配列をカバーする問題に関連する、パウリ設定の最小数を求める。 これは、例えば、平面トポロジーを持つキュービット系において、近接する隣人の2体重なり合うトモグラフィーは、常に9つのパウリ設定で行うことができることを示す。 第2に、一般的な射影測定を用いて、システムサイズとは無関係に、すべての$k$ボディの限界をわずか3^k$設定で再構成できることを証明した。 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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