論文の概要: Robust Lindbladian Tomography for Cyclic Quantum Gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12304v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 00:26:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:29:39.335023
• Title: Robust Lindbladian Tomography for Cyclic Quantum Gates
• Title（参考訳）: 周期量子ゲート用ロバストリンドブラディアントモグラフィ
• Authors: Takanori Sugiyama,
• Abstract要約: 任意の有限次元系に対するAECにおける環状ゲートのリンドブレディアン誤差に対するERCの効果を解析するための新しい理論ツールを開発した。 また,線形近似に基づく巡回ゲートのリンドブラディアン誤差のトモグラフィープロトコル,Robust Lindbladian Tomography (RLT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Precise characterization of noisy quantum operations plays an important role for realizing further accurate operations. Quantum tomography is a popular class of characterization methods, and several advanced methods in the class use error amplification circuit (EAC), a repetition of a sequence of quantum gates, for increasing their estimation precision. Here, we develop new theoretical tools for analyzing effects of an EAC on Lindbladian error of cyclic gates in the EAC for arbitrary finite-dimensional system, which takes non-commutativity between different gates or between ideal and error parts of a gate, periodic properties of ideal gates, and repetition of gate sequence into consideration within a linear approximation. We also propose a tomographic protocol for the Lindbladian errors of cyclic gates based on the linear approximation, named Robust Lindbladian Tomography (RLT). The numerical optimization at data-processing of the proposed method reduces from nonlinear to linear (positive semi-definite) programming. Therefore, compared to the original optimization problem, the reduced one is solvable more efficiently and stably, although its numerical cost grows exponentially with respect to the number of qubits, which is the same as other tomographic methods.
• Abstract（参考訳）: ノイズ量子演算の高精度な特徴づけは、より正確な演算を実現する上で重要な役割を果たす。 量子トモグラフィー(Quantum tomography)は、評価手法の一般的なクラスであり、その推定精度を高めるために、量子ゲートの列の繰り返しであるクラス利用誤差増幅回路(EAC)におけるいくつかの高度な手法である。 本稿では, 任意の有限次元系において, EAC が巡回ゲートのリンドブラディアン誤差に与える影響を解析するための新しい理論ツールを開発し, 異なるゲート間の非可換性, あるいはゲートの理想と誤り部分, 理想的なゲートの周期的特性, 線形近似内でのゲート列の反復性について検討する。 また,線形近似に基づく環状ゲートのリンドブラディアン誤差のトモグラフィープロトコル,Robust Lindbladian Tomography (RLT)を提案する。 提案手法のデータ処理における数値最適化は非線形から線形(正の半定値)プログラミングに還元される。 したがって、従来の最適化問題と比較すると、その数値コストは他のトモグラフィ法と同じキュービット数に対して指数関数的に増大するが、より効率的に安定に解ける。

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