論文の概要: Sample Optimal and Memory Efficient Quantum State Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16220v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 17:24:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:17:56.632287
- Title: Sample Optimal and Memory Efficient Quantum State Tomography
- Title（参考訳）: 量子状態トモグラフィーの最適化とメモリ効率
- Authors: Yanglin Hu, Enrique Cervero-Martín, Elias Theil, Laura Mančinska, Marco Tomamichel,
- Abstract要約: サンプル最適性を保ちながらメモリ効率も高い量子状態トモグラフィーアルゴリズムを提案し,解析する。
私たちの仕事は、一元的なSchurサンプリングの形式で構築されており、サンプルへのストリーミングアクセスのみを必要とします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.815730801645785
- License:
- Abstract: Quantum state tomography is the fundamental physical task of learning a complete classical description of an unknown state of a quantum system given coherent access to many identical samples of it. The complexity of this task is commonly characterised by its sample-complexity: the minimal number of samples needed to reach a certain target precision of the description. While the sample complexity of quantum state tomography has been well studied, the memory complexity has not been investigated in depth. Indeed, the bottleneck in the implementation of na\"ive sample-optimal quantum state tomography is its massive quantum memory requirements. In this work, we propose and analyse a quantum state tomography algorithm which retains sample-optimality but is also memory-efficient. Our work is built on a form of unitary Schur sampling and only requires streaming access to the samples.
- Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィー(Quantum state tomography)は、量子系の未知の状態の古典的な記述を学習する基本的な物理課題である。
このタスクの複雑さは、そのサンプル複雑さによって特徴づけられる: 記述の特定の目標精度に達するのに必要なサンプルの最小限の数である。
量子状態トモグラフィーのサンプルの複雑さはよく研究されているが、メモリの複雑さは深く研究されていない。
実際、na\"ive sample-optimal quantum state tomographyの実装におけるボトルネックは、その膨大な量子メモリ要件である。
本研究では,サンプル最適性を保持するが,メモリ効率も高い量子状態トモグラフィーアルゴリズムを提案し,解析する。
私たちの仕事は、一元的なSchurサンプリングの形式で構築されており、サンプルへのストリーミングアクセスのみを必要とします。
関連論文リスト
- Holographic Classical Shadow Tomography [1.9818805908789396]
古典的影トモグラフィーのための新しいランダム化計測手法である「ホログラフィックシャドウ」を紹介する。
ホログラフィック・シャドウ」は任意の長さスケールで幾何学的に局所的なパウリ作用素を学習するためのサンプル複雑性の最適スケーリングを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T17:40:59Z) - Learning topological states from randomized measurements using variational tensor network tomography [0.4818215922729967]
量子状態の忠実な表現を学ぶことは、量子プロセッサ上で生成される多体状態の多様性を完全に特徴づけるのに不可欠である。
本研究では,テンソルネットワーク上の変分最適化とランダムな計測手法を組み合わせたトモグラフィー手法の実装と検討を行う。
我々は、実験により実現可能な量子スピン液体状態と同様に、表面符号の基底状態を学ぶ能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T21:05:43Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z) - Improved Quantum Algorithms for Fidelity Estimation [77.34726150561087]
証明可能な性能保証を伴う忠実度推定のための新しい,効率的な量子アルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは量子特異値変換のような高度な量子線型代数技術を用いる。
任意の非自明な定数加算精度に対する忠実度推定は一般に困難であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-30T02:02:16Z) - Quantum verification and estimation with few copies [63.669642197519934]
大規模絡み合ったシステムの検証と推定は、信頼性の高い量子情報処理にそのようなシステムを用いる際の大きな課題の1つである。
本稿では,資源の一定数(サンプリング複雑性)に着目し,任意の次元のシステムに適していることを示す。
具体的には、量子状態トモグラフィー(quantum state tomography)の概念とともに、エンタングルメント検出のために少なくとも1つのコピーだけを必要とする確率的フレームワークをレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-08T18:20:07Z) - Detailed Account of Complexity for Implementation of Some Gate-Based
Quantum Algorithms [55.41644538483948]
特に、状態準備および読み出しプロセスのような実装のいくつかのステップは、アルゴリズム自体の複雑さの側面を超越することができる。
本稿では、方程式の線形系と微分方程式の線形系を解くための量子アルゴリズムの完全な実装に関わる複雑性について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-23T16:33:33Z) - Variational Quantum Anomaly Detection: Unsupervised mapping of phase
diagrams on a physical quantum computer [0.0]
量子シミュレーションから量子データを解析するための教師なし量子機械学習アルゴリズムである変分量子異常検出を提案する。
このアルゴリズムは、事前の物理的知識を持たないシステムの位相図を抽出するために用いられる。
現在ではアクセスしやすいデバイスで使用でき、実際の量子コンピュータ上でアルゴリズムを実行することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-15T06:54:47Z) - Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。
適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T13:48:00Z) - Fast and robust quantum state tomography from few basis measurements [65.36803384844723]
本稿では、上記の全てのリソースを精度に悪影響を及ぼすことなく最適化するオンライントモグラフィーアルゴリズムを提案する。
このプロトコルは、状態コピー、測定設定、メモリのランクと寸法で証明可能なパフォーマンスを初めて提供する。
量子コンピュータ上でアルゴリズムを実行し、量子状態トモグラフィーのための量子スピードアップを提供することにより、さらなる改善が可能となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-17T11:28:41Z) - Reconstructing quantum states with quantum reservoir networks [4.724825031148412]
我々は貯水池計算の枠組みに基づく量子状態トモグラフィープラットフォームを導入する。
量子ニューラルネットワークを形成し、任意の量子状態を再構築するための包括的なデバイスとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-14T14:01:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。