論文の概要: Quantum Assemblage Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15576v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 07:00:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 17:03:09.215642
• Title: Quantum Assemblage Tomography
• Title（参考訳）: 量子集合体トモグラフィー
• Authors: Luis Villegas-Aguilar, Yuanlong Wang, Alex Pepper, Travis J. Baker, Geoff J. Pryde, Sergei Slussarenko, Nora Tischler, Howard M. Wiseman,
• Abstract要約: 本稿では,コニカル最適化手法と最大推定値を組み合わせた集合体トモグラフィーの一般化損失モデルを提案する。 本手法は, モデル複雑度を考慮に入れながら, 再現の精度を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40151799356083073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A central requirement in asymmetric quantum nonlocality protocols, such as quantum steering, is the precise reconstruction of state assemblages -- statistical ensembles of quantum states correlated with remote classical signals. Here we introduce a generalized loss model for assemblage tomography that uses conical optimization techniques combined with maximum likelihood estimation. Using an evidence-based framework based on Akaike's Information Criterion, we demonstrate that our approach excels in the accuracy of reconstructions while accounting for model complexity. In comparison, standard tomographic methods fall short when applied to experimentally relevant data.
• Abstract（参考訳）: 量子ステアリングのような非対称な量子非局所性プロトコルにおける中心的な要件は、状態集合体を正確に再構築することである。 本稿では,コニカル最適化手法と最大推定値を組み合わせた集合体トモグラフィーの一般化損失モデルを提案する。 筆者らは, 赤池の情報基準に基づくエビデンスベースのフレームワークを用いて, モデル複雑度を考慮しつつ, 再構築の精度を向上することが実証された。 比較として,実験データに適用した場合,標準トモグラフィ法は不足する。

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