論文の概要: Constrained Shadow Tomography for Molecular Simulation on Quantum Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09717v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:05:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.435764
• Title: Constrained Shadow Tomography for Molecular Simulation on Quantum Devices
• Title（参考訳）: 量子デバイス上の分子シミュレーションのための拘束型シャドウトモグラフィ
• Authors: Irma Avdic, Yuchen Wang, Michael Rose, Lillian I. Payne Torres, Anna O. Schouten, Kevin J. Sung, David A. Mazziotti,
• Abstract要約: 本稿では,制約付きシャドウトモグラフィのための双方向半定値プログラミング手法を提案する。 この方法は$N$で表現可能な2-RDMを構築し、影の測定とエネルギーの最小化のバランスをとる。 数値的およびハードウェア的な結果は、このアプローチが精度、耐雑音性、拡張性を大幅に改善することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.572076686962106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum state tomography is a fundamental task in quantum information science, enabling detailed characterization of correlations, entanglement, and electronic structure in quantum systems. However, its exponential measurement and computational demands limit scalability, motivating efficient alternatives such as classical shadows, which enable accurate prediction of many observables from randomized measurements. In this work, we introduce a bi-objective semidefinite programming approach for constrained shadow tomography, designed to reconstruct the two-particle reduced density matrix (2-RDM) from noisy or incomplete shadow data. By integrating $N$-representability constraints and nuclear-norm regularization into the optimization, the method builds an $N$-representable 2-RDM that balances fidelity to the shadow measurements with energy minimization. This unified framework mitigates noise and sampling errors while enforcing physical consistency in the reconstructed states. Numerical and hardware results demonstrate that the approach significantly improves accuracy, noise resilience, and scalability, providing a robust foundation for physically consistent fermionic state reconstruction in realistic quantum simulations.
• Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィーは量子情報科学の基本的な課題であり、量子系における相関、絡み合い、電子構造の詳細な特徴付けを可能にする。 しかし、指数関数的な測定と計算要求はスケーラビリティを制限し、古典的な影のような効率的な代替手段を動機付け、ランダム化された測定から多くの観測可能なものを正確に予測できる。 本研究では,2粒子還元密度行列(2-RDM)を雑音や不完全影データから再構成する,制約付き影トモグラフィのための2目的半有限計画法を提案する。 最適化に$N$-representability(英語版)制約と核ノルム正規化を組み込むことで、エネルギーの最小化とともに影の測定に忠実さをバランスさせる$N$-representable 2-RDMを構築する。 この統合されたフレームワークは、再構成された状態における物理的な一貫性を保ちながら、ノイズやサンプリングエラーを軽減します。 数値的およびハードウェア的な結果は、このアプローチが精度、耐雑音性、拡張性を著しく向上し、現実的な量子シミュレーションにおいて物理的に一貫したフェルミオン状態再構築のための堅牢な基盤を提供することを示している。

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