論文の概要: Group-invariant estimation of symmetric states generated by noisy quantum computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09183v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 12:20:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 21:50:22.025533
• Title: Group-invariant estimation of symmetric states generated by noisy quantum computers
• Title（参考訳）: 雑音量子コンピュータによる対称状態の群不変推定
• Authors: Federico Holik, Marcelo Losada, Giannina Zerr, Lorena Rebón, Diego Tielas,
• Abstract要約: 量子プロセッサによって生成される対称量子状態の密度行列を解析する。 我々は、量子最大エントロピー(MaxEnt)推定と等価となる推定手法を利用する。 量子状態対称性の事前知識のスマートな使用により、システム上で必要な測定値の数と、データの保存と処理を行う計算問題のサイズの両方が削減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of quantum state estimation is crucial in the development of quantum technologies. In particular, the use of symmetric quantum states is useful in many relevant applications. In this work, we analyze the task of reconstructing the density matrices of symmetric quantum states generated by a quantum processor. For this purpose, we take advantage of an estimation technique that results to be equivalent to the quantum Maximum Entropy (MaxEnt) estimation, and which was recently adapted to quantum states with arbitrary symmetries. The smart use of prior knowledge of the quantum state symmetries allows for a reduction in both, the number of measurements that need to be made on the system, and the size of the computational problem to store and process the data, resulting in a better overall performance of the estimator as well. After performing numerical simulations, we implement some examples of symmetric states in IonQ quantum processors, and estimate them using the proposed technique. The results are in a good agreement with numerical simulations, showing that the proposed method is a good estimator that allows to save both, experimental and computational resources.
• Abstract（参考訳）: 量子状態推定の問題は、量子技術の発展に不可欠である。 特に、対称量子状態の使用は多くの関連する応用で有用である。 本研究では,量子プロセッサが生成する対称量子状態の密度行列を再構成するタスクを解析する。 この目的のために、量子最大エントロピー(MaxEnt)推定と等価となる推定手法を利用し、最近任意の対称性を持つ量子状態に適応した。 量子状態対称性の事前知識のスマートな使用により、システム上で必要な測定値の数と、データの保存と処理に必要となる計算問題のサイズの両方が削減され、その結果、推定器の全体的な性能も向上する。 数値シミュレーションを行った後、IonQ量子プロセッサにおける対称状態のいくつかの例を実装し、提案手法を用いてそれらを推定する。 結果は数値シミュレーションとよく一致しており,提案手法は実験資源と計算資源の両方を節約できる優れた推定器であることを示す。

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