論文の概要: Unsupervised state learning from pairs of states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11120v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 12:19:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 16:55:21.962678
• Title: Unsupervised state learning from pairs of states
• Title（参考訳）: ペア状態からの教師なし状態学習
• Authors: Pranjal Agarwal, Nada Ali, Camilla Polvara, Martin Isbjörn Trappe, Berthold-Georg Englert, Mark Hillery,
• Abstract要約: 各キュービットの余分なコピーが供給された場合、すなわち、1つのキュービットではなく、同じ状態の2組のキュービットを受け取ることが示される。 次に、量子ビット対の列の測定を数値的にシミュレートし、未知の状態とその発生確率を高精度に知ることができることを示す。
• 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: Suppose you receive a sequence of qubits where each qubit is guaranteed to be in one of two pure states, but you do not know what those states are. Your task is to either determine the states or to construct a POVM (Positive Operator Valued Measure) that will discriminate them. This can be viewed as a quantum analog of unsupervised learning. A problem is that without more information, all that can be determined is the density matrix of the sequence, and, in general, density matrices can be decomposed into pure states in many different ways. To solve the problem additional information, either classical or quantum, is required. We show that if an additional copy of each qubit is supplied, that is, one receives pairs of qubits, both in the same state, rather than single qubits, the task can be accomplished. We then simulate numerically the measurement of a sequence of qubit pairs and show that the unknown states and their respective probabilities of occurrence can be found with high accuracy.
• Abstract（参考訳）: 各キュービットが2つの純粋な状態のうちの1つであることが保証されているようなキュービットの列を受信すると仮定するが、それらの状態が何であるかは分かっていない。 タスクは状態を決定するか、それらを識別するPOVM(Positive Operator Valued Measure)を構築することです。 これは教師なし学習の量子アナログと見なすことができる。 問題は、より多くの情報がなければ、決定できる全ての行列はシーケンスの密度行列であり、一般に密度行列は多くの異なる方法で純粋な状態に分解できることである。 この問題を解決するには、古典的または量子的な追加情報が必要である。 各キュービットの余分なコピーが供給された場合、すなわち、一つのキュービットではなく、同じ状態のキュービットのペアを受け取ると、そのタスクが達成されることを示す。 次に、量子ビット対の列の測定を数値的にシミュレートし、未知の状態とその発生確率を高精度に知ることができることを示す。

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