論文の概要: Selective and efficient quantum state tomography for multi-qubit systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20979v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 20:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:08.325822
• Title: Selective and efficient quantum state tomography for multi-qubit systems
• Title（参考訳）: マルチキュービットシステムのための選択的かつ効率的な量子状態トモグラフィ
• Authors: Aniket Patel, Akshay Gaikwad, Tangyou Huang, Anton Frisk Kockum, Tahereh Abad,
• Abstract要約: 任意の$N$-qubit 密度行列の複数の選択要素を効率的に推定する手法である選択的かつ効率的な QST (SEEQST) を導入する。 任意の$N$-qubit密度行列は、それぞれ2N$要素を含む2N$サブセットに分割可能であることを示す。 SEEQSTでは、そのような部分集合はたった2つの実験から正確に推定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Quantum state tomography (QST) is a crucial tool for characterizing quantum states. However, QST becomes impractical for reconstructing multi-qubit density matrices since data sets and computational costs grow exponentially with qubit number. In this Letter, we introduce selective and efficient QST (SEEQST), an approach for efficiently estimating multiple selected elements of an arbitrary $N$-qubit density matrix. We show that any $N$-qubit density matrix can be partitioned into $2^N$ subsets, each containing $2^N$ elements. With SEEQST, any such subset can be accurately estimated from just two experiments with only single-qubit measurements. The complexity for estimating any subset remains constant regardless of Hilbert-space dimension, so SEEQST can find the full density matrix using $2^{N+1} - 1$ experiments, where standard methods would use $3^N$ experiments. We provide a circuit decomposition for the SEEQST experiments, demonstrating that their maximum circuit depth scales logarithmically with $N$ assuming all-to-all connectivity. The Python code for SEEQST is publicly available at \href{https://github.com/aniket-ae/SEEQST}{github.com/aniket-ae/SEEQST}.
• Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィ(QST)は、量子状態を特徴づける重要なツールである。 しかし、データセットや計算コストが指数関数的に増加するため、QSTはマルチキュービット密度行列の再構成には実用的ではない。 本稿では、任意の$N$-qubit密度行列の複数の選択要素を効率的に推定する手法として、選択的で効率的なQST(SEEQST)を提案する。 任意の$N$-qubit密度行列は、それぞれ2^N$要素を含む2^N$サブセットに分割可能であることを示す。 SEEQSTでは、そのような部分集合はたった2つの実験から正確に推定できる。 ヒルベルト空間次元によらず、任意の部分集合を推定する複雑性は一定であり、SEEQST は 2^{N+1} - 1$ の実験で完全な密度行列を見つけることができる。 我々は,SEEQST実験の回路分解を行い,最大回路深さが全接続性を想定した$N$で対数的にスケールできることを実証した。 SEEQSTのPythonコードは、 \href{https://github.com/aniket-ae/SEEQST}{github.com/aniket-ae/SEEQST}で公開されている。

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