論文の概要: Weakly-Driven Quantum Walks for Memory-Constrained Pauli Channel Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07702v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 13:09:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.319976
• Title: Weakly-Driven Quantum Walks for Memory-Constrained Pauli Channel Learning
• Title（参考訳）: メモリ制約付きPauliチャネル学習のための弱駆動量子ウォーク
• Authors: Yuan-Zhuo Wang, Yi-Ran Xiao, Ming-Yang Li, Shengjun Wu, Zeng-Bing Chen,
• Abstract要約: 我々は、高品質な量子メモリの需要を軽減するために、「弱駆動量子ウォーク」と呼ばれるメカニズムを導入する。 我々のアルゴリズムは、測定複雑性の指数的優位性を保ちながら、量子メモリオーバーヘッドを一定の順序に下げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.505960463791139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate characterization of quantum noise, exemplified by the Pauli channel, is a cornerstone for building fault-tolerant quantum computers. A recent protocol (PRX Quantum 6, 020323 (2025)) combining channel concatenation and quantum memory has achieved an exponential reduction in measurement complexity for Pauli channel estimation. This efficiency, however, hinges on using logarithmic quantum memory to suppress hypothesis test errors. In this work, we introduce a mechanism termed the ``weakly-driven quantum walk'' to mitigate the demand for high-quality quantum memory. By exploiting the distinct dynamical properties of quantum walks under biased versus unbiased driving, our algorithm lowers the quantum memory overhead to a constant order while preserving the exponential advantage in measurement complexity. By analogy with weak measurement, our introduced concept of ``weak driving'' preserves pointer coherence even when driven by classical probabilistic information, a principle that may inspire new approaches to similar quantum algorithm design and quantum sensing of weak signals in resource-constrained scenarios.
• Abstract（参考訳）: パウリ流路で実証された量子ノイズの正確なキャラクタリゼーションは、フォールトトレラントな量子コンピュータを構築するための基盤となる。 チャネル結合と量子メモリを組み合わせた最近のプロトコル(PRX Quantum 6, 020323 (2025))は、パウリのチャネル推定における測定複雑性を指数関数的に低減した。 しかし、この効率性は、仮説テストエラーを抑制するために対数量子メモリを使うことに依存している。 本研究では,「弱駆動型量子ウォーク」と呼ばれる機構を導入し,高品質な量子メモリの需要を緩和する。 偏りと偏りのない運転下での量子ウォークの動的特性を生かして、我々のアルゴリズムは、測定複雑性の指数的優位性を保ちながら、量子メモリオーバーヘッドを一定の順序に下げる。 弱測定の類似により,従来の確率的情報によって駆動される場合においても,「弱駆動」の概念はポインターコヒーレンスを保ち,類似の量子アルゴリズム設計への新たなアプローチや,リソース制約のあるシナリオにおける弱信号の量子センシングを誘発する可能性がある。

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