論文の概要: One, Two, Three: One empirical evaluation of a two-copy shadow tomography scheme with triple efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11744v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 18:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.358302
• Title: One, Two, Three: One empirical evaluation of a two-copy shadow tomography scheme with triple efficiency
• Title（参考訳）: One, Two, Three: One empirical evaluation of a two-copy shadow tomography scheme with triple efficiency
• Authors: Viet T. Tran, Richard Kueng,
• Abstract要約: 両コピー計測方式の絡み合いは, 単一コピー戦略よりも指数関数的に複雑な試料が得られることを示す。 本研究では,従来のノイズフリーシミュレーションを用いた三重効率陰影トモグラフィの実験的評価により,既存の理論的性能保証を補完する。 以上の結果から,実験試料の複雑性は安定化状態の理論的予測と密接に一致し,特にランダムギブス状態のスケーリングが若干改善されていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.109146336525264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shadow tomography protocols have recently emerged as powerful tools for efficient quantum state learning, aiming to reconstruct expectation values of observables with fewer resources than traditional quantum state tomography. For the particular case of estimating Pauli observables, entangling two-copy measurement schemes can offer an exponential improvement in sample complexity over any single-copy strategy conceivable [1, Huang, Kueng, Preskill, PRL(2021)]. A recent refinement of these ideas by King et al. [2, King, Gosset, Kothari, Babbush, SODA (2025)] does not only achieve polynomial sample complexity, but also maintains reasonable computational demands and utilizes joint measurements on only a small constant number of state copies. This `triple efficiency' is achievable for any subset of $n$-qubit Pauli observables, whereas single-copy strategies can only be efficient if the Pauli observables have advantageous structure. In this work, we complement existing theoretical performance guarantees with the empirical evaluation of triply efficient shadow tomography using classical, noise-free simulations. Our findings indicate that the empirical sample complexity aligns closely with theoretical predictions for stabilizer states and, notably, demonstrates slightly improved scaling for random Gibbs states compared to established theoretical bounds. In addition, we improve a central subroutine in the triply-efficient shadow protocol by leveraging insights from a refined quantum and quantum-inspired convex optimization algorithm [3, Henze et al. arXiv:2502.15426 (2025)]. To summarize, our empirical sample complexity studies of triply efficient shadow tomography not only confirm existing theoretical scaling behavior, but also showcase that the actual constants involved are comparatively benign. Hence, this protocol has the potential to also be very sample-efficient in practice.
• Abstract（参考訳）: シャドウトモグラフィープロトコルは近年、従来の量子状態トモグラフィよりも少ないリソースで観測可能物の期待値を再構築することを目的として、効率的な量子状態学習のための強力なツールとして登場した。 パウリ可観測関数を推定する特定の場合において、2つのコピーの測定スキームの絡み合わせは、[1, Huang, Kueng, Preskill, PRL(2021)] の任意の単一コピー戦略よりも、サンプルの複雑さを指数関数的に改善することができる。 King et al [2, King, Gosset, Kothari, Babbush, SODA (2025)] によるこれらのアイデアの最近の洗練は、多項式サンプルの複雑さを達成できるだけでなく、合理的な計算要求を維持し、少数の状態コピーでのみジョイント測定を利用する。 この「三重効率」は、$n$-qubit Pauli オブザーバブルの任意の部分集合に対して達成可能であるが、一方、単一コピー戦略は、パウリオブザーバブルが有利な構造を持つ場合にのみ有効である。 本研究では,従来のノイズフリーシミュレーションを用いた三重効率陰影トモグラフィの実験的評価により,既存の理論的性能保証を補完する。 その結果, 実験試料の複雑性は安定状態の理論的予測と密接に一致しており, 特に, 確立された理論的境界よりも, ランダムギブス状態のスケーリングがわずかに改善されていることが示唆された。 さらに, 量子及び量子に着想を得た凸最適化アルゴリズム[3, Henze et al arXiv:2502.15426 (2025)]の知見を活用することにより, 三重効率シャドウプロトコルにおける中央サブルーチンの改善を行う。 要約すると、三重効率のシャドウトモグラフィーに関する実験的なサンプル複雑性研究は、既存の理論的スケーリング挙動を裏付けるだけでなく、関連する実際の定数が比較的良性であることを示す。 したがって、このプロトコルは実際に非常にサンプリング効率が高い可能性がある。

関連論文リスト

• Contractive Unitary and Classical Shadow Tomography [8.406921897932131]
  完全な量子状態トモグラフィーでは、システムサイズを指数関数的に測定する必要がある。 この研究は、ランダム-決定論的ハイブリダイゼーションプロトコルが完全なランダムな測定よりも効率的であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T18:59:12Z)
• Efficient Classical Shadow Tomography through Many-body Localization Dynamics [4.923287660970805]
  我々は,多体ローカライゼーションのダイナミクスを基盤とした代替手法を提案する。 提案手法は浅部回路に匹敵する高い効率を達成できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T19:50:28Z)
• Efficient Bound of Lipschitz Constant for Convolutional Layers by Gram Iteration [122.51142131506639]
  循環行列理論を用いて畳み込み層のスペクトルノルムに対して、精密で高速で微分可能な上界を導入する。 提案手法は, 精度, 計算コスト, スケーラビリティの観点から, 他の最先端手法よりも優れていることを示す。 これは畳み込みニューラルネットワークのリプシッツ正則化に非常に効果的であり、並行アプローチに対する競合的な結果である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T15:32:21Z)
• Synergies between Disentanglement and Sparsity: Generalization and Identifiability in Multi-Task Learning [79.83792914684985]
  我々は,最大スパース基底予測器が不整合表現をもたらす条件を提供する新しい識別可能性の結果を証明した。 この理論的な結果から,両レベル最適化問題に基づくアンタングル表現学習の実践的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T21:02:09Z)
• Estimating Quantum Hamiltonians via Joint Measurements of Noisy Non-Commuting Observables [0.0]
  本稿では,局所的に実施可能な単一関節計測法を提案する。 我々は、ある精度までエネルギーを見積もるのに必要な実験的な繰り返しの数に基づいて境界を導出する。 測定結果の実装がノイズであると仮定した場合, サンプルの複雑さを最小限に抑えるために, 共同計測戦略を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T17:42:54Z)
• Improved Quantum Algorithms for Fidelity Estimation [77.34726150561087]
  証明可能な性能保証を伴う忠実度推定のための新しい,効率的な量子アルゴリズムを開発した。 我々のアルゴリズムは量子特異値変換のような高度な量子線型代数技術を用いる。 任意の非自明な定数加算精度に対する忠実度推定は一般に困難であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T02:02:16Z)
• Neural network quantum state tomography in a two-qubit experiment [52.77024349608834]
  機械学習にインスパイアされた変分法は、量子シミュレータのスケーラブルな状態キャラクタリゼーションへの有望な経路を提供する。 本研究では,2ビットの絡み合った状態を生成する実験から得られた測定データに適用することにより,いくつかの手法をベンチマークし比較する。 実験的な不完全性やノイズの存在下では、変動多様体を物理状態に収束させることで、再構成された状態の質が大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T17:25:12Z)
• Direct estimation of quantum coherence by collective measurements [54.97898890263183]
  量子状態におけるコヒーレンス量を推定するための集合的測定手法を提案する。 本手法は、トモグラフィーや適応計測に基づいて、他の推定方法よりも優れている。 本手法は,光子を用いて実験的に実装することで,今日の技術で利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T03:50:42Z)

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。