論文の概要: Experimental Efficient Influence Sampling of Quantum Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07103v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 12:15:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.67185
• Title: Experimental Efficient Influence Sampling of Quantum Processes
• Title（参考訳）: 量子プロセスの効率的な影響サンプリング
• Authors: Hao Zhan, Zongbo Bao, Zekun Ye, Qianyi Wang, Minghao Mi, Penghui Yao, Lijian Zhang,
• Abstract要約: 量子プロセスの特徴付けは、量子システムの完全なポテンシャルを解き放つための道を開く。 量子過程の鍵テクスティの影響を量子ビット部分集合上で効率的に抽出するインフルエンスサンプリングを導入する。 フォトニックプラットフォームを用いて、影響サンプリングを実験的に実証し、量子ユタ過程のテストおよび学習に応用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3819025097691537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing quantum processes paves the way for unlocking the full potential of quantum systems. However, quantum process tomography demands intensive resources and becomes infeasible on large-scale quantum devices. Other methods have explored advanced strategies, yet challenges in experimental feasibility and scalability persist. To address this issues, we introduce influence sampling that efficiently extracts the key \textit{influence} of a quantum process on qubit subsets using at most three distinct single-qubit test gates. Using a photonic platform, we experimentally demonstrate influence sampling and apply it to testing and learning quantum junta processes, determining whether a process acts non-trivially on only a subset of qubits and subsequently learning that process. In addition, we confirm the scalability of influence sampling by deploying it in larger systems. These results establish influence sampling as a powerful and scalable process characterization technique, facilitating efficient device assessment and noisy qubit identification.
• Abstract（参考訳）: 量子プロセスの特徴付けは、量子システムの完全なポテンシャルを解き放つための道を開く。 しかし、量子プロセストモグラフィーはリソースの集約を要求され、大規模量子デバイスでは実現不可能となる。 他の手法は先進的な戦略を探求してきたが、実験的な実現可能性やスケーラビリティの持続性には課題がある。 この問題に対処するために、量子プロセスのキーである「textit{influence}」を、少なくとも3つの異なる1量子ビットテストゲートを用いて効率よく抽出するインフルエンスサンプリングを導入する。 フォトニックプラットフォームを用いて、影響サンプリングを実験的に実証し、量子ユタ過程の試験および学習に適用し、プロセスがキュービットのサブセットのみに非自明に作用するかどうかを判定し、その過程を学習する。 さらに,大規模システムに展開することで,影響サンプリングのスケーラビリティを確認する。 これらの結果は、効率の良いデバイスアセスメントとノイズの多い量子ビット識別を容易にする、強力でスケーラブルなプロセスキャラクタリゼーション技術として、インフルエンスサンプリングを確立している。

関連論文リスト

• Power Characterization of Noisy Quantum Kernels [52.47151453259434]
  一般化誤差が小さい場合でも,量子カーネル法は予測能力に乏しい。 我々は、量子計算にノイズの多い量子カーネル法を用いるために重要な警告を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T01:02:16Z)
• Multimodal deep representation learning for quantum cross-platform verification [60.01590250213637]
  初期の量子コンピューティングの領域において重要な取り組みであるクロスプラットフォーム検証は、同一のアルゴリズムを実行する2つの不完全な量子デバイスとの類似性を特徴づけようと試みている。 本稿では,この課題におけるデータの形式化が2つの異なるモダリティを具現化する,革新的なマルチモーダル学習手法を提案する。 我々はこれらのモダリティから知識を独立して抽出するマルチモーダルニューラルネットワークを考案し、続いて融合操作により包括的データ表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T04:35:03Z)
• Simulating Gaussian boson sampling quantum computers [68.8204255655161]
  実験的なガウスボソンサンプリングネットワークをシミュレートする最近の理論手法について概説する。 主に、量子力学の位相空間表現を使用する手法に焦点を当てる。 GBSの理論、最近の実験、その他の手法についても概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T02:03:31Z)
• Verifiable measurement-based quantum random sampling with trapped ions [0.7978498178655667]
  量子コンピュータは、今、彼らの古典的なコンピュータよりも優れています。 この利点を示す方法の1つは、量子コンピューティングデバイス上で実行される量子ランダムサンプリングである。 ここでは、量子計算の計測に基づくモデルにおいて、効率よく検証可能な量子ランダムサンプリングを実験的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T18:00:03Z)
• Quantum correlation generation capability of experimental processes [5.552315676636436]
  EPRステアリングとベル非局所性は、量子力学によって予測される2つの異なる種類の相関を示す。 実験プロセスが量子相関を生成する能力は量子化可能であることを示す。 我々は,IBM Quantum Experience と Amazon Braket Rigetti の超伝導量子コンピュータ上での制御相演算と量子相関を生成する実験能力について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-30T02:22:56Z)
• Quantifying the Expressive Capacity of Quantum Systems: Fundamental Limits and Eigentasks [0.0]
  機械学習のための量子システムの表現能力は、測定中に発生する量子サンプリングノイズによって制限される。 有限個の測定値から一般量子系の表現能力を評価するための数学的枠組みを提案する。 低ノイズ固有タスクを抽出することで,分類や過度適合性などの機械学習タスクのパフォーマンスが向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T20:15:31Z)
• Quantum Causal Unravelling [44.356294905844834]
  我々は,多部量子プロセスにおける相互作用の因果構造を明らかにするための,最初の効率的な方法を開発した。 我々のアルゴリズムは、量子プロセストモグラフィーの技法で効率的に特徴付けることができるプロセスを特定するのに利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T16:28:06Z)
• Parameterized process characterization with reduced resource requirements [0.5735035463793008]
  本研究は, プロセスの事前の知識を必要とせずに, 単元プロセスのキャラクタリゼーションに要する資源を著しく少なくするアプローチを提案する。 球ブロッホ上のX軸とY軸を通して回転する量子過程を測定することで、量子過程行列を$chi$で再構成し、その忠実度を測定するのに十分な情報を得ることができる。 本研究では,プロセスマトリックスの虚像部分のノイズ低減と,キャラクタリゼーションに必要な実験回数の削減により,ゲート忠実度を向上できることを数値実験で示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T17:41:32Z)
• Pulse-level noisy quantum circuits with QuTiP [53.356579534933765]
  我々はQuTiPの量子情報処理パッケージであるqutip-qipに新しいツールを導入する。 これらのツールはパルスレベルで量子回路をシミュレートし、QuTiPの量子力学解法と制御最適化機能を活用する。 シミュレーションプロセッサ上で量子回路がどのようにコンパイルされ、制御パルスがターゲットハミルトニアンに作用するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T17:06:52Z)
• Experimental statistical signature of many-body quantum interference [0.1376305268426979]
  我々は,近年の効率的なプロトコルを用いて,真の多体量子干渉を実験的に同定する。 このようなツールが,これらのシグネチャを目撃する上で,事前に不明な,最適な機能を特定する上で,どのように役立つのかを示す。 本研究は,本手法の有効性と妥当性を実証し,大規模実装への導入の道を開くものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T15:17:05Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。