論文の概要: Efficient learning of mixed-state tomography for photonic quantum walk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03640v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 03:35:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:22:35.809788
• Title: Efficient learning of mixed-state tomography for photonic quantum walk
• Title（参考訳）: 光量子ウォークのための混合状態トモグラフィーの効率的な学習
• Authors: Qin-Qin Wang, Shaojun Dong, Xiao-Wei Li, Xiao-Ye Xu, Chao Wang, Shuai Han, Man-Hong Yung, Yong-Jian Han, Chuan-Feng Li, Guang-Can Guo,
• Abstract要約: ニューラルネットワークを用いた混合状態を高忠実度で再構成する手法を提案する。 我々の結果は、表現力の高いニューラルネットワークが従来の状態トモグラフィーの強力な代替手段となることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8151432508915715
• License:
• Abstract: Noise-enhanced applications in open quantum walk (QW) have recently seen a surge due to their ability to improve performance. However, verifying the success of open QW is challenging, as mixed-state tomography is a resource-intensive process, and implementing all required measurements is almost impossible due to various physical constraints. To address this challenge, we present a neural-network-based method for reconstructing mixed states with a high fidelity (~97.5%) while costing only 50% of the number of measurements typically required for open discrete-time QW in one dimension. Our method uses a neural density operator that models the system and environment, followed by a generalized natural gradient descent procedure that significantly speeds up the training process. Moreover, we introduce a compact interferometric measurement device, improving the scalability of our photonic QW setup that enables experimental learning of mixed states. Our results demonstrate that highly expressive neural networks can serve as powerful alternatives to traditional state tomography.
• Abstract（参考訳）: オープン量子ウォーク(QW)におけるノイズ強化アプリケーションは、最近、性能向上の能力により、急増している。 しかし、混合状態トモグラフィーは資源集約的なプロセスであるため、オープンQWの成功を検証することは困難であり、様々な物理的制約のため、必要なすべての測定を実装することはほぼ不可能である。 この課題に対処するために、高忠実度(約97.5%)で混合状態を再構成するニューラルネットワークベースの手法を提案する。 本手法では, システムと環境をモデル化するニューラル密度演算子を用いて, 学習過程を大幅に高速化する一般化された自然勾配降下法を用いる。 さらに、我々は、混合状態の実験的学習を可能にする、コンパクトな干渉計測装置を導入し、フォトニックQWセットアップのスケーラビリティを改善した。 我々の結果は、表現力の高いニューラルネットワークが従来の状態トモグラフィーの強力な代替手段となることを示した。

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