論文の概要: Tensor Train Quantum State Tomography using Compressed Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23560v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 07:06:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.947462
• Title: Tensor Train Quantum State Tomography using Compressed Sensing
• Title（参考訳）: 圧縮センシングを用いたテンソルトレイン量子状態トモグラフィ
• Authors: Shakir Showkat Sofi, Charlotte Vermeylen, Lieven De Lathauwer,
• Abstract要約: 量子状態トモグラフィ(QST)は、測定データから量子システムの状態を推定するための基礎技術である。 本研究では,低ランクブロックテンソルの列車分解による状態のパラメータ化により,この問題に対処する。 この枠組みは、低ランク分解によってよく近似できる幅広い量子状態のクラスに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.493374942115722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum state tomography (QST) is a fundamental technique for estimating the state of a quantum system from measured data and plays a crucial role in evaluating the performance of quantum devices. However, standard estimation methods become impractical due to the exponential growth of parameters in the state representation. In this work, we address this challenge by parameterizing the state using a low-rank block tensor train decomposition and demonstrate that our approach is both memory- and computationally efficient. This framework applies to a broad class of quantum states that can be well approximated by low-rank decompositions, including pure states, nearly pure states, and ground states of Hamiltonians.
• Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィ(QST)は、測定データから量子システムの状態を推定する基礎技術であり、量子デバイスの性能を評価する上で重要な役割を果たす。 しかし、状態表現におけるパラメータの指数的成長により、標準推定法は非現実的となる。 本研究では,低ランクブロックテンソルトレイン分解を用いた状態のパラメータ化によってこの問題に対処し,本手法がメモリと計算効率の両方に優れていることを示す。 この枠組みは、純粋な状態、ほぼ純粋な状態、ハミルトンの基底状態を含む低ランクの分解によってうまく近似できる幅広い種類の量子状態に適用できる。

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