論文の概要: Efficient Fidelity Estimation with Few Local Pauli Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08155v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 12:35:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.072276
• Title: Efficient Fidelity Estimation with Few Local Pauli Measurements
• Title（参考訳）: 局所的パウリ測定による効率の良い忠実度推定
• Authors: Mingyu Sun, Gabriel Waite, Michael Bremner, Christopher Ferrie,
• Abstract要約: 本研究では,実験状態がターゲットとどの程度近いかを定量化するプロトコルを開発する。 この推定器のバイアスを分析し、その性能を目標状態によって誘導されるマルコフ連鎖の混合時間$tau$にリンクする。 この作業により、スケーラブルなベンチマーク、エラーキャラクタリゼーション、トモグラフィ支援が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.428706362109922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As quantum devices scale, quantifying how close an experimental state aligns with a target becomes both vital and challenging. Fidelity is the standard metric, but existing estimators either require full tomography or apply only to restricted state/measurement families. Huang, Preskill, and Soleimanifar (Nature Physics, 2025) introduced an efficient certification protocol for Haar-random states using only a polynomial number of non-adaptive, single-copy, local Pauli measurements. Here, we adopt the same data collection routine but recast it as a fidelity estimation protocol with rigorous performance guarantees and broaden its applicability. We analyze the bias in this estimator, linking its performance to the mixing time $\tau$ of a Markov chain induced by the target state, and resolve the three open questions posed by Huang, Preskill, and Soleimanifar (Nature Physics, 2025). Our analysis extends beyond Haar-random states to state $t$-designs, states prepared by low-depth random circuits, physically relevant states and families of mixed states. We introduce a $k$-generalized local escape property that identifies when the fidelity estimation protocol is both efficient and accurate, and design a practical empirical test to verify its applicability for arbitrary states. This work enables scalable benchmarking, error characterization, and tomography assistance, supports adaptive quantum algorithms in high dimensions, and clarifies fundamental limits of learning from local measurements.
• Abstract（参考訳）: 量子デバイスがスケールするにつれて、実験状態がターゲットとどの程度近いかの定量化が重要かつ困難になる。 フィデリティは標準的な測定基準であるが、既存の推定器は完全なトモグラフィーを必要とするか、制限された状態/測定ファミリにのみ適用される。 Huang, Preskill, and Soleimanifar (Nature Physics, 2025) は、非適応的で単コピーで局所的なパウリ測度の多項式数だけを用いて、ハールランダム状態の効率的な認証プロトコルを導入した。 ここでは、同じデータ収集ルーチンを採用するが、厳密な性能保証を備えた忠実度推定プロトコルとして再キャストし、適用範囲を広げる。 この推定器のバイアスを解析し、その性能を目標状態によって誘導されるマルコフ連鎖の混合時間$\tau$にリンクし、Huang, Preskill, Soleimanifar (Nature Physics, 2025) によって提起される3つの開問題を解決する。 我々の分析は、Haar-random状態を超えて$t$-designs状態、低深度ランダム回路で作成された状態、物理的に関連する状態、混合状態の族を記述している。 そこで本稿では, 忠実度推定プロトコルが効率的かつ正確であるかどうかを識別し, 任意の状態への適用性を検証するための実証実験を設計する。 この作業は、スケーラブルなベンチマーク、エラーキャラクタリゼーション、トモグラフィ支援を可能にし、高次元の適応量子アルゴリズムをサポートし、局所的な測定から学習の基本的な限界を明らかにする。

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