論文の概要: Learning mixed quantum states in large-scale experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12550v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 18:01:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.234084
• Title: Learning mixed quantum states in large-scale experiments
• Title（参考訳）: 大規模実験における混合量子状態の学習
• Authors: Matteo Votto, Marko Ljubotina, Cécilia Lancien, J. Ignacio Cirac, Peter Zoller, Maksym Serbyn, Lorenzo Piroli, Benoît Vermersch,
• Abstract要約: 本稿では,量子状態の行列積演算子表現を学習するためのプロトコルを提案し,検証する。 超伝導量子プロセッサにおいて,最大96ドル量子ビットの絡み合った量子状態の学習により,我々のプロトコルを実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6926185388924329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present and test a protocol to learn the matrix-product operator (MPO) representation of an experimentally prepared quantum state. The protocol takes as an input classical shadows corresponding to local randomized measurements, and outputs the tensors of a MPO which maximizes a suitably-defined fidelity with the experimental state. The tensor optimization is carried out sequentially, similarly to the well-known density matrix renormalization group algorithm. Our approach is provably efficient under certain technical conditions which are expected to be met in short-range correlated states and in typical noisy experimental settings. Under the same conditions, we also provide an efficient scheme to estimate fidelities between the learned and the experimental states. We experimentally demonstrate our protocol by learning entangled quantum states of up to $N = 96$ qubits in a superconducting quantum processor. Our method upgrades classical shadows to large-scale quantum computation and simulation experiments.
• Abstract（参考訳）: 実験により得られた量子状態の行列積演算子(MPO)表現を学習するためのプロトコルを提案する。 このプロトコルは、局所的なランダム化測定に対応する入力された古典的影として捉え、実験状態と適切に定義された忠実度を最大化するMPOのテンソルを出力する。 テンソル最適化は、よく知られた密度行列再正規化群アルゴリズムと同様に順次実行される。 提案手法は, 短距離相関状態と典型的な雑音条件で適合することが期待される, 一定の技術的条件下では有効である。 同じ条件下では、学習した状態と実験状態の間の忠実度を推定する効率的なスキームも提供する。 超伝導量子プロセッサにおいて,最大96ドル量子ビットの絡み合った量子状態の学習により,我々のプロトコルを実験的に実証した。 提案手法は,従来の影を大規模量子計算やシミュレーション実験にアップグレードする。

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