論文の概要: Energy-independent tomography of Gaussian states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14979v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 18:03:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.05651
• Title: Energy-independent tomography of Gaussian states
• Title（参考訳）: ガウス状態のエネルギー非依存トモグラフィー
• Authors: Lennart Bittel, Francesco A. Mele, Jens Eisert, Antonio A. Mele,
• Abstract要約: 本稿では,効率よく実験可能なガウス状態トモグラフィーアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは量子メロジとセンシングの応用に特に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29998889086656577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exploration of tomography of bosonic Gaussian states is presumably as old as quantum optics, but only recently, their precise and rigorous study have been moving into the focus of attention, motivated by technological developments. In this work, we present an efficient and experimentally feasible Gaussian state tomography algorithm with provable recovery trace-distance guarantees, whose sample complexity depends only on the number of modes, and - remarkably - is independent of the state's photon number or energy, up to doubly logarithmic factors. Our algorithm yields a doubly-exponential improvement over existing methods, and it employs operations that are readily accessible in experimental settings: the preparation of an auxiliary squeezed vacuum, passive Gaussian unitaries, and homodyne detection. At its core lies an adaptive strategy that systematically reduces the total squeezing of the system, enabling efficient tomography. Quite surprisingly, this proves that estimating a Gaussian state in trace distance is generally more efficient than directly estimating its covariance matrix. Our algorithm is particularly well-suited for applications in quantum metrology and sensing, where highly squeezed - and hence high-energy - states are commonly employed. As a further contribution, we establish improved sample complexity bounds for standard heterodyne tomography, equipping this widely used protocol with rigorous trace-norm guarantees.
• Abstract（参考訳）: ボソニック・ガウス状態のトモグラフィーの探索は、おそらく量子光学に匹敵する古いものであるが、最近になってその精密で厳密な研究が、技術発展によって動機付けられた注目の焦点へと移りつつある。 本研究では,高効率かつ実験的に実現可能なガウス状態トモグラフィーアルゴリズムを提案する。この方法では,サンプルの複雑さはモードの数にのみ依存し,かつ,2倍の対数因子まで状態の光子数やエネルギーに大きく依存する。 提案アルゴリズムは既存の手法に比べて2倍の指数改善を実現し, 補助真空, 受動ガウスユニタリー, ホモダイン検出など, 実験条件で容易にアクセス可能な操作を利用する。 その中核には適応的な戦略があり、システム全体のスクイーズを体系的に削減し、効率的な断層撮影を可能にする。 非常に驚くべきことに、これはガウス状態のトレース距離の推定が、その共分散行列を直接推定するよりも一般的に効率的であることを証明している。 我々のアルゴリズムは量子力学やセンシングの応用に特に適しており、高度に圧縮された高エネルギー状態が一般的に用いられている。 さらなる貢献として、標準ヘテロダイントモグラフィーのための改良されたサンプル複雑性境界を確立し、この広く使われているプロトコルに厳密なトレースノルム保証を設ける。

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