論文の概要: Experimental demonstration of enhanced quantum tomography via quantum reservoir processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11015v2
• Date: Fri, 20 Jun 2025 09:06:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:51.180822
• Title: Experimental demonstration of enhanced quantum tomography via quantum reservoir processing
• Title（参考訳）: 量子貯水池処理による拡張量子トモグラフィの実験的研究
• Authors: Tanjung Krisnanda, Pengtao Song, Adrian Copetudo, Clara Yun Fontaine, Tomasz Paterek, Timothy C. H. Liew, Yvonne Y. Gao,
• Abstract要約: ボーソニック回路の量子力学プラットフォーム上での連続可変状態再構成のための量子貯水池処理手法を実験的に実証した。 この方法で学習した地図は、いくつかのテスト状態に対して高い再現性を実現し、システムの理想化されたモデルに基づいて計算された地図よりも大幅に向上した性能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8672788660913944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning is a rapidly advancing discipline that leverages the features of quantum mechanics to enhance the performance of computational tasks. Quantum reservoir processing, which allows efficient optimization of a single output layer without precise control over the quantum system, stands out as one of the most versatile and practical quantum machine learning techniques. Here we experimentally demonstrate a quantum reservoir processing approach for continuous-variable state reconstruction on a bosonic circuit quantum electrodynamics platform. The scheme learns the true dynamical process through a minimum set of measurement outcomes of a known set of initial states. We show that the map learnt this way achieves high reconstruction fidelity for several test states, offering significantly enhanced performance over using a map calculated based on an idealised model of the system. This is due to a key feature of reservoir processing which accurately accounts for physical non-idealities such as decoherence, spurious dynamics, and systematic errors. Our results present a valuable tool for robust bosonic state and process reconstruction, concretely demonstrating the power of quantum reservoir processing in enhancing real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子力学の特徴を活用して計算タスクの性能を向上させる、急速に進歩する分野である。 量子ストレージ処理は、量子システムを正確に制御することなく単一の出力層の効率的な最適化を可能にするもので、最も汎用的で実用的な量子機械学習技術の1つとして際立っている。 ここでは、ボソニック回路の量子力学プラットフォーム上での連続可変状態再構成のための量子貯水池処理手法を実験的に実証する。 このスキームは、既知の初期状態の集合の測定結果の最小セットを通して真の力学過程を学習する。 この方法で学習した地図は、いくつかのテスト状態に対して高い再現性を実現し、システムの理想化されたモデルに基づいて計算された地図よりも大幅に向上した性能を提供する。 これは、デコヒーレンス、急激なダイナミクス、体系的なエラーなどの物理的非イデオロギーを正確に説明する貯水池処理の重要な特徴によるものである。 本研究は, 量子貯水池処理による実世界の応用の強化を実証し, 頑健なボソニック状態とプロセス再構築のための貴重なツールを提案する。

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