論文の概要: Efficient Convex Optimization for Bosonic State Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06305v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 03:12:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.952817
• Title: Efficient Convex Optimization for Bosonic State Tomography
• Title（参考訳）: ボソニック・ステート・トモグラフィーのための効率的な凸最適化
• Authors: Shengyong Li, Yanjin Yue, Ying Hu, Rui-Yang Gong, Qianchuan Zhao, Zhihui Peng, Pengtao Song, Zeliang Xiang, Jing Zhang,
• Abstract要約: 電磁場に符号化された量子状態は、ボゾン状態としても知られ、量子センシング、量子通信、量子誤り訂正に広く応用されている。 したがって、スパースパウリ測定で状態が再構成できない場合、正確な特徴付けは不可欠であるが困難である。 トモグラフィーは密度測定ベース、高次元ヒルベルト空間、しばしばサンプルベースのデータを扱う必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.426454102413523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum states encoded in electromagnetic fields, also known as bosonic states, have been widely applied in quantum sensing, quantum communication, and quantum error correction. Accurate characterization is therefore essential yet difficult when states cannot be reconstructed with sparse Pauli measurements. Tomography must work with dense measurement bases, high-dimensional Hilbert spaces, and often sample-based data. However, existing convex optimization-based techniques are not efficient enough and scale poorly when extended to large and multi-mode systems. In this work, we explore convex optimization as an effective framework to address problems in bosonic state tomography, introducing three techniques to enhance efficiency and scalability: efficient displacement operator computation, Hilbert space truncation, and stochastic convex optimization, which mitigate common limitations of existing approaches. Then we propose a sample-based, convex maximum-likelihood estimation (MLE) method specifically designed for flying mode tomography. Numerical simulations of flying four-mode and nine-mode problems demonstrate the accuracy and practicality of our methods. This method provides practical tools for reliable bosonic mode quantum state reconstruction in high-dimensional and multi-mode systems.
• Abstract（参考訳）: 電磁場に符号化された量子状態は、ボゾン状態としても知られ、量子センシング、量子通信、量子誤り訂正に広く応用されている。 したがって、スパースパウリ測定で状態が再構成できない場合、正確な特徴付けは不可欠であるが困難である。 トモグラフィーは密度測定ベース、高次元ヒルベルト空間、しばしばサンプルベースのデータを扱う必要がある。 しかし、既存の凸最適化技術は、大規模・多モードシステムに拡張しても十分に効率が良くなく、スケールも良くない。 本研究では、ボゾン状態トモグラフィーにおける問題に対処するための効果的なフレームワークとして凸最適化について検討し、効率的な変位演算子計算、ヒルベルト空間トランケーション、確率凸最適化の3つの手法を導入し、既存のアプローチの共通的な制限を緩和する。 そこで本研究では,フライングモードトモグラフィに特化して設計されたサンプルベース凸最大線量推定(MLE)手法を提案する。 フライング4モード問題と9モード問題の数値シミュレーションにより,本手法の精度と実用性を示した。 本手法は高次元および多モードシステムにおける信頼性ボソニックモード量子状態再構成のための実用的なツールを提供する。

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