論文の概要: Resource-Efficient Quantum Correlation Measurement: A Multicopy Neural Network Approach for Practical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05745v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 17:36:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:19:55.169432
• Title: Resource-Efficient Quantum Correlation Measurement: A Multicopy Neural Network Approach for Practical Applications
• Title（参考訳）: 資源効率のよい量子相関測定:実用化のためのマルチコピーニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Patrycja Tulewicz, Karol Bartkiewicz, Adam Miranowicz, Franco Nori,
• Abstract要約: 本稿では,マルチコピー計測と人工ニューラルネットワークを組み合わせることで,必要な情報を削減する方法を提案する。 我々は, 脱分極チャネルを受けるベル状態の2量子量子相関の測定に成功した。 IBMQプロセッサ上でトランスモン量子ビットを用いて実験を行い,ベルの不等式と2量子絡み状態の負性について定量化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Measuring complex properties in quantum systems, such as measures of quantum entanglement and Bell nonlocality, is inherently challenging. Traditional methods, like quantum state tomography (QST), necessitate a full reconstruction of the density matrix for a given system and demand resources that scale exponentially with system size. We propose an alternative strategy that reduces the required information by combining multicopy measurements with artificial neural networks (ANNs), resulting in a 67\% reduction in measurement requirements compared to QST. We have successfully measured two-qubit quantum correlations of Bell states subjected to a depolarizing channel (resulting in Werner states) and an amplitude damping channel (leading to Horodecki states) using the multicopy approach on real quantum hardware. Our experiments, conducted with transmon qubits on IBMQ processors, quantified the violation of Bell's inequality and the negativity of two-qubit entangled states. We compared these results with those obtained from the standard QST approach and applied a maximum likelihood method to mitigate noise. We trained ANNs to estimate entanglement and nonlocality measures using optimized sets of projections identified through Shapley's (SHAP) analysis for the Werner and Horodecki states. The ANN output, based on this reduced set of projections, aligns well with expected values and enhances noise robustness. This approach simplifies and improves the error-robustness of multicopy measurements, eliminating the need for complex nonlinear equation analysis. It represents a significant advancement in AI-assisted quantum measurements, making practical implementation on current quantum hardware more feasible.
• Abstract（参考訳）: 量子エンタングルメントの測度やベル非局所性の測度のような量子系の複雑な性質を測定することは本質的に困難である。 量子状態トモグラフィ(QST)のような従来の手法では、与えられた系の密度行列の完全な再構築を必要とし、システムサイズと指数関数的にスケールするリソースを必要とする。 本稿では,マルチコピー計測を人工知能ニューラルネットワーク(ANN)と組み合わせることで,必要な情報を削減する方法を提案する。 我々は,実量子ハードウェア上でのマルチコピー手法を用いて,非偏極チャネル(ヴェルナー状態)と振幅減衰チャネル(ホロデキ状態に導かれる)のベル状態の2量子量子相関の測定に成功した。 IBMQプロセッサ上でトランスモン量子ビットを用いて実験を行い,ベルの不等式と2量子絡み状態の負性について定量化した。 これらの結果と標準QST法を用いて得られた結果との比較を行い,ノイズ低減に最大極度法を適用した。 We trained ANNs to estimated entanglement and nonlocality measures using optimization set of projections identified by Shapley's analysis for the Werner and Horodecki states。 ANNの出力は、この削減されたプロジェクションセットに基づいて、期待値とよく一致し、ノイズロバスト性を高める。 このアプローチは, 複雑な非線形方程式解析の必要性を排除し, マルチコピー測定の誤差損耗を単純化し, 改善する。 これはAIによる量子計測の大幅な進歩を表しており、現在の量子ハードウェアに実用的な実装がより実現可能である。

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