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。

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