論文の概要: Quantification of Quantum Dynamical Properties with Two Experimental Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19668v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 08:27:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.559891
• Title: Quantification of Quantum Dynamical Properties with Two Experimental Settings
• Title（参考訳）: 2つの実験条件による量子力学特性の定量化
• Authors: Tzu-Liang Hsu, Kuan-Jou Wang, Chun-Hao Chang, Sheng-Yan Sun, Shih-Husan Chen, Ching-Jui Huang, Che-Ming Li,
• Abstract要約: 本稿では,2つの非偏り基底のみを用いて特性測定を推定する近似最適化手法を提案する。 このシステムサイズの独立性は、エラーの蓄積を防止し、固有量子力学の特徴づけを可能にする。 提案手法は,チップスケール量子プロセッサから長距離量子ネットワークに至るまで,アーキテクチャの動的特性の推定に適していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6182874672133758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Characterizing quantum dynamics is essential for quantifying arbitrary properties of a quantum process -- such as its ability to exhibit quantum-mechanical dynamics or generate entanglement. However, current methods require a number of experimental settings that increases with system size, leading to artifacts from experimental errors. Here, we propose an approximate optimization method that estimates property measures using only two mutually unbiased bases to compute their lower and upper bounds, and to reconstruct the corresponding processes. This system-size independence prevents error accumulation and allows characterization of the intrinsic quantum dynamics. Compared with quantum process tomography, we experimentally validate our method on photonic fusion and controlled-NOT operations, demonstrating accurate resource estimation while substantially reducing the number of required Pauli experimental settings: from 81 to 10 for the photonic fusion and to 2 for the controlled-NOT. These results show that our method is well-suited for estimation of dynamical properties in architectures ranging from chip-scale quantum processors to long-distance quantum networks.
• Abstract（参考訳）: 量子力学のキャラクタリゼーションは、量子過程の任意の性質を定量化するために欠かせない。 しかし、現在の手法では、システムサイズに応じて増加する実験的な設定が必要であり、実験的なエラーによるアーティファクトが発生する。 そこで本研究では,2つの非偏り基底のみを用いて特性測定を推定し,その下限と上限を計算し,対応する過程を再構築する近似最適化手法を提案する。 このシステムサイズの独立性は、エラーの蓄積を防止し、固有量子力学の特徴づけを可能にする。 量子プロセストモグラフィーと比較して,光核融合と制御NOT操作の手法を実験的に検証し,正確な資源推定を実証し,必要なパウリ実験環境の数を81から10に,制御NOTでは2に減らした。 これらの結果は,チップスケール量子プロセッサから長距離量子ネットワークまで,アーキテクチャの動的特性の推定に適していることを示す。

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