論文の概要: Quantum state reconstruction with variational quantum circuit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01246v1
- Date: Tue, 01 Jul 2025 23:42:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.962735
- Title: Quantum state reconstruction with variational quantum circuit
- Title（参考訳）: 変分量子回路を用いた量子状態再構成
- Authors: Shabnam Jabeen, Dmytro Kurdydyk, Aadi Palnitkar, Mihir Talati, Jeffrey Yan, Jinghong Yang,
- Abstract要約: 本稿では,古典的計測データに基づくQMLベースのトモグラフィープロトコルを提案する。
本手法は,多種多様な量子状態の高忠実度再構成を実現するためのシミュレーション実験である。
これはQMLベースのトモグラフィー方式としては初めてのもので、古典的な測定データのみを使用し、実際の量子プロセッサで実装されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reconstructing quantum states from measurement data represents a formidable challenge in quantum information science, especially as system sizes grow beyond the reach of traditional tomography methods. While recent studies have explored quantum machine learning (QML) for quantum state tomography (QST), nearly all rely on idealized assumptions, such as direct access to the unknown quantum state as quantum data input, which are incompatible with current hardware constraints. In this work, we present a QML-based tomography protocol that operates entirely on classical measurement data and is fully executable on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. Our approach employs a variational quantum circuit trained to reconstruct quantum states based solely on measurement outcomes. We test the method in simulation, achieving high-fidelity reconstructions of diverse quantum states, including GHZ states, spin chain ground states, and states generated by random circuits. The protocol is then validated on quantum hardware from IBM and IonQ. Additionally, we demonstrate accurate tomography is possible using incomplete measurement bases, a crucial step towards scaling up our protocol. Our results in various scenarios illustrate successful state reconstruction with fidelity reaching 90% or higher. To our knowledge, this is the first QML-based tomography scheme that uses exclusively classical measurement data and has been implemented on real quantum processors. This work establishes the feasibility of QML-based tomography on current quantum platforms and offers a scalable pathway for practical quantum state reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 測定データから量子状態を再構築することは、特に従来のトモグラフィー法の範囲を超えてシステムのサイズが大きくなるにつれて、量子情報科学における重大な課題である。
近年の研究では量子状態トモグラフィー(QST)の量子機械学習(QML)が研究されているが、ほとんど全てが、現在のハードウェアの制約とは相容れない未知の量子状態への直接アクセスのような理想化された仮定に依存している。
そこで本研究では,従来の計測データで完全に動作するQMLベースのトモグラフィプロトコルを提案し,ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上で完全に実行可能であることを示す。
提案手法では,測定結果のみに基づいて量子状態の再構成を訓練した変分量子回路を用いる。
シミュレーションにおいて,GHZ状態,スピン鎖基底状態,ランダム回路によって生成された状態を含む多種多様な量子状態の高忠実な再構成を実現する。
このプロトコルはIBMとIonQの量子ハードウェア上で検証される。
さらに,プロトコルのスケールアップに向けた重要なステップである不完全な計測ベースを用いて,正確なトモグラフィーが可能であることを示す。
様々なシナリオで得られた結果は、忠実度90%以上の状態復元に成功したことを示す。
我々の知る限り、これはQMLベースのトモグラフィー方式としては初めてのものであり、古典的な測定データのみを使用し、実際の量子プロセッサ上で実装されている。
この研究は、現在の量子プラットフォーム上でのQMLベースのトモグラフィーの実現可能性を確立し、実用的な量子状態再構成のためのスケーラブルな経路を提供する。
関連論文リスト
- Quantum Homogenization as a Quantum Steady State Protocol on NISQ Hardware [42.52549987351643]
量子ホモジェナイゼーション(quantum homogenization)は、貯水池に基づく量子状態近似プロトコルである。
我々は、標準的な量子同化プロトコルを、動的に等価(mathttSWAP$)$alpha$の定式化に拡張する。
提案プロトコルは,コード部分空間の修正が可能な完全正のトレース保存(CPTP)マップを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-19T05:50:54Z) - Non-unitary Coupled Cluster Enabled by Mid-circuit Measurements on Quantum Computers [37.69303106863453]
本稿では,古典計算機における量子化学の柱である結合クラスタ(CC)理論に基づく状態準備法を提案する。
提案手法は,従来の計算オーバーヘッドを低減し,CNOTおよびTゲートの数を平均で28%,57%削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:10:10Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z) - Quantum process tomography of continuous-variable gates using coherent
states [49.299443295581064]
ボソニックモード超伝導回路におけるコヒーレント状態量子プロセストモグラフィ(csQPT)の使用を実証する。
符号化量子ビット上の変位とSNAP演算を用いて構築した論理量子ゲートを特徴付けることにより,本手法の結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-02T18:08:08Z) - Anticipative measurements in hybrid quantum-classical computation [68.8204255655161]
量子計算を古典的な結果によって補う手法を提案する。
予測の利点を生かして、新しいタイプの量子測度がもたらされる。
予測量子測定では、古典計算と量子計算の結果の組み合わせは最後にのみ起こる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:47:44Z) - Reconstructing Quantum States Using Basis-Enhanced Born Machines [0.0]
ボルンマシンは2つのパウリ測度ベースのみからの射影測定を用いて純粋量子状態の再構成を行うことができることを示す。
我々は、基礎強化されたボルン機械を実装し、ライドバーグ原子の1次元鎖の位相図の上の基底状態を学ぶ。
このモデルは量子相関と異なる観測値を正確に予測し、システムサイズは37量子ビットとみなす。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-02T19:52:38Z) - Adaptive Quantum State Tomography with Active Learning [0.0]
本稿では,能動学習を用いた量子状態トモグラフィーの効率的なスキームを提案し,実装する。
本手法は, 1次元のXXZモデルと運動的に制約されたスピン鎖の基底状態だけでなく, 様々なエンタングルメントの程度で異なるマルチキュービット状態の再構成を行う。
提案手法は,量子多体システムにおける物理的洞察を得るとともに,量子デバイスをベンチマークし,特徴付けるためにも有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T16:23:10Z) - Characterizing quantum instruments: from non-demolition measurements to
quantum error correction [48.43720700248091]
量子情報処理では、量子演算はしばしば古典的なデータをもたらす測定とともに処理される。
非単位の動的プロセスは、一般的な量子チャネルの記述が時間進化を記述するのに失敗するシステムで起こりうる。
量子測定は古典的な出力と測定後の量子状態の両方を計測するいわゆる量子機器によって正しく扱われる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-13T18:00:13Z) - Realizing Quantum Convolutional Neural Networks on a Superconducting
Quantum Processor to Recognize Quantum Phases [2.1465372441653354]
量子ニューラルネットワークは、ユニタリ演算、測定、フィードフォワードの約束を組み合わせることで、量子状態の特定の特徴を認識するように調整され、少ない測定とエラーを許容する。
我々は、7量子ビット超伝導量子プロセッサ上で量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を実現し、非ゼロ弦順序パラメータを特徴とするスピンモデルの対称性保護位相を同定する。
その結果,QCNNは有限忠実ゲート自体で構成されているにもかかわらず,用意された状態に対する弦順パラメータの直接測定よりも位相位相を高い忠実度で認識していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-13T12:32:57Z) - Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z) - Reconstructing quantum states with quantum reservoir networks [4.724825031148412]
我々は貯水池計算の枠組みに基づく量子状態トモグラフィープラットフォームを導入する。
量子ニューラルネットワークを形成し、任意の量子状態を再構築するための包括的なデバイスとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-14T14:01:55Z) - Attention-based Quantum Tomography [9.818293236208413]
Attention-based Quantum Tomography は、アテンション機構に基づく生成ネットワークを用いた量子状態再構成である。
AQTは、IBMQ量子コンピュータで実験的に実現されたノイズ量子状態に関連する密度行列を正確に再構成可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-22T17:50:12Z)
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。