論文の概要: Geometric Parameterization of Kraus Operators with Applications to Quasi Inverse Channels for Multi Qubit Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00577v1
- Date: Sat, 29 Nov 2025 18:08:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.306227
- Title: Geometric Parameterization of Kraus Operators with Applications to Quasi Inverse Channels for Multi Qubit Systems
- Title（参考訳）: クラウス演算子の幾何パラメータ化と擬逆チャネルへの応用
- Authors: Zain Ateeq, Muhammad Faryad,
- Abstract要約: この研究は、クラウス表現における量子チャネルの微分可能な幾何パラメータ化を示す。
機械学習に基づくアルゴリズムは量子チャネルの準逆探索に成功している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This work presents a differentiable geometric parameterization of quantum channels in Kraus representation, which can be efficiently probed to find an unknown quantum channel. We explore its feasibility in finding the quasi inverse channels, which can be a tedious analytically for complex noise processes and is often achievable only for a limited range of parameters. In this regard, machine learning based algorithms have been employed successfully to find quasi inverse of quantum channels. The space of quantum channels in this scheme is a unit hypersphere, and components of mutually constrained unit vectors residing in this space, are used to construct a physically valid quantum channel. Symplectic constraints, orthogonality, and unit length of the vectors suffice to maintain complete positivity and the trace-preserving property of the channels. By performing gradient descent on this parametric space with a fidelity-based loss function, this approach is found to optimize quasi inverse of a variety of quantum channels, not limited to single-qubits, proving its effectiveness.
- Abstract（参考訳）: この研究はクラウス表現における量子チャネルの微分可能な幾何パラメータ化を示し、これは未知の量子チャネルを見つけるために効率的に探索することができる。
複雑なノイズ処理の面倒な解析であり,限られたパラメータに対してのみ達成可能な準逆チャネルの発見の可能性を探る。
この点において、量子チャネルの準逆を見つけるために機械学習ベースのアルゴリズムがうまく採用されている。
このスキームにおける量子チャネルの空間は単位超球面であり、この空間に存在する互いに制約された単位ベクトルの成分は、物理的に有効な量子チャネルを構築するために用いられる。
ベクトルのシンプレクティック制約、直交性、単位長は、完全正の正則性とチャネルのトレース保存性を維持するのに十分である。
このパラメトリック空間上の勾配降下を忠実度に基づく損失関数で行うことにより、この手法は、単一量子ビットに限らず、様々な量子チャネルの準逆を最適化し、その有効性を証明している。
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