論文の概要: Reconstruction of Noise from Dynamical Mode Decomposition in Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05797v1
- Date: Tue, 08 Jul 2025 08:59:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.758211
- Title: Reconstruction of Noise from Dynamical Mode Decomposition in Quantum Systems
- Title（参考訳）: 量子系における動的モード分解による雑音の復元
- Authors: Adva Baratz, Loris Maria Cangemi, Assaf Hamo, Sivan Refaely-Abramson, Amikam Levy,
- Abstract要約: ノイズはコヒーレンスを低下させ、制御忠実度を低下させることによって量子システムの性能を制限する。
本稿では、動的モード分解(DMD)に基づくデータ駆動型フレームワークを導入し、雑音下での量子システムの力学を解析する。
このアプローチは、量子システムにおける診断および予測ノイズ分析のための堅牢でデータ駆動のツールを提供する。
- 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: Noise fundamentally limits the performance of quantum systems by degrading coherence and reducing control fidelity. Characterizing this noise is essential for improving measurement accuracy, understanding environmental interactions, and designing effective control strategies. However, extracting its spectral characteristics and associated dephasing times from limited experimental data remains a key challenge. Here, we introduce a data-driven framework based on Dynamical Mode Decomposition (DMD) to analyze the dynamics of quantum systems under stochastic noise. We reinterpret DMD modes as statistical weights over an ensemble of quantum trajectories and use this mapping to construct a noise power spectral density (PSD) via a nonlinear transformation. This enables identification of dominant frequency contributions in both white and $1/f$ noise environments and directly yields the pure dephasing time $T_2^*$ from DMD eigenvalues. To overcome instability in standard DMD reconstruction, we develop a constrained extrapolation scheme using the extracted $T_2^*$ as a physical bound and the learned PSD as mode weights. We demonstrate our method on simulated Ramsey-type dynamics and validate its ability to recover spectral features and coherence decay. This approach offers a robust, data-driven tool for diagnostic and predictive noise analysis in quantum systems.
- Abstract（参考訳）: ノイズは、コヒーレンスを低下させ、制御忠実度を低下させることにより、量子システムの性能を根本的に制限する。
このノイズを識別することは、測定精度の向上、環境相互作用の理解、効果的な制御戦略の設計に不可欠である。
しかし、限られた実験データからスペクトル特性と関連する劣化時間を抽出することは重要な課題である。
本稿では,動的モード分解(DMD)に基づくデータ駆動型フレームワークを導入し,確率的雑音下での量子系の力学を解析する。
我々は、DMDモードを量子軌道のアンサンブル上の統計的重みとして再解釈し、このマッピングを用いて非線形変換によるノイズパワースペクトル密度(PSD)を構築する。
これにより、白色および1/f$の雑音環境において支配的な周波数寄与を識別することができ、DMD固有値から純粋な劣化時間$T_2^*$を直接得られる。
標準DMD再構成における不安定性を克服するため,抽出した$T_2^*$を物理境界として,学習PSDをモード重みとして,制約付き外挿法を開発した。
本研究ではラムゼイ型力学のシミュレーションを行い,スペクトル特性の復元とコヒーレンス崩壊の検証を行った。
このアプローチは、量子システムにおける診断および予測ノイズ分析のための堅牢でデータ駆動のツールを提供する。
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