論文の概要: Reconstruction of quantum states by applying an analytical optimization model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07404v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 15:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:23:29.878592
• Title: Reconstruction of quantum states by applying an analytical optimization model
• Title（参考訳）: 解析最適化モデルの適用による量子状態の再構成
• Authors: Rohit Prasad, Pratyay Ghosh, Ronny Thomale, Tobias Huber-Loyola,
• Abstract要約: 実測値のサイズを制限した場合,既存のアルゴリズムよりも改良が可能であることを示す。 本研究は, 再現問題における解の多重性について, 生成状態と測定モデルによる検討を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License:
• Abstract: When working with quantum states, analysis of the final quantum state generated through probabilistic measurements is essential. This analysis is typically conducted by constructing the density matrix from either partial or full tomography measurements of the quantum state. While full tomography measurement offers the most accurate reconstruction of the density matrix, limited measurements pose challenges for reconstruction algorithms, often resulting in non-physical density matrices with negative eigenvalues. This is often remedied using maximum likelihood estimators, which have a high computing time or by other estimation methods that decrease the reconstructed fidelity. In this study, we show that when restricting the measurement sample size, improvement over existing algorithms can be achieved. Our findings underline the multiplicity of solutions in the reconstruction problem, depending upon the generated state and measurement model utilized, thus motivating further research towards identifying optimal algorithms tailored to specific experimental contexts.
• Abstract（参考訳）: 量子状態を扱う際には、確率的測定によって生成された最終量子状態の解析が不可欠である。 この分析は典型的には、量子状態の部分的または完全なトモグラフィー測定から密度行列を構築することによって行われる。 フルトモグラフィー測定は密度行列の最も正確な再構成を提供するが、限られた測定値が再構成アルゴリズムの課題となり、しばしば負の固有値を持つ非物理的密度行列が生じる。 これはしばしば、高い計算時間を持つ最大極大推定器や、再構成された忠実度を減少させる他の推定方法を用いて修正される。 本研究では,測定値のサイズを制限した場合,既存のアルゴリズムよりも改良が可能であることを示す。 本研究は, 再現問題における解の多重性について, 生成状態と測定モデルに依存して明らかにし, 特定の実験状況に合わせた最適アルゴリズムの同定に向けたさらなる研究を動機づけるものである。

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