論文の概要: Sketch Tomography: Hybridizing Classical Shadow and Matrix Product State
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03333v1
- Date: Wed, 03 Dec 2025 00:54:00 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-04 12:16:47.812582
- Title: Sketch Tomography: Hybridizing Classical Shadow and Matrix Product State
- Title（参考訳）: Sketch Tomography: 古典的なシャドウとマトリックス製品状態のハイブリッド化
- Authors: Xun Tang, Haoxuan Chen, Yuehaw Khoo, Lexing Ying,
- Abstract要約: スケッチ・トモグラフィー(Sketch Tomography)は、古典的なシャドウプロトコルに基づく量子状態トモグラフィーの効率的な手順である。
スケッチトモグラフィーは、最大推定式からトレーニングした量子状態よりも、観測可能な推定においてより正確であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.680252665100467
- License:
- Abstract: We introduce Sketch Tomography, an efficient procedure for quantum state tomography based on the classical shadow protocol used for quantum observable estimations. The procedure applies to the case where the ground truth quantum state is a matrix product state (MPS). The density matrix of the ground truth state admits a tensor train ansatz as a result of the MPS assumption, and we estimate the tensor components of the ansatz through a series of observable estimations, thus outputting an approximation of the density matrix. The procedure is provably convergent with a sample complexity that scales quadratically in the system size. We conduct extensive numerical experiments to show that the procedure outputs an accurate approximation to the quantum state. For observable estimation tasks involving moderately large subsystems, we show that our procedure gives rise to a more accurate estimation than the classical shadow protocol. We also show that sketch tomography is more accurate in observable estimation than quantum states trained from the maximum likelihood estimation formulation.
- Abstract（参考訳）: 我々は、量子可観測推定に使用される古典的シャドウプロトコルに基づく量子状態トモグラフィーの効率的な手順であるSketch Tomographyを紹介する。
この手順は、基底真理量子状態が行列積状態(MPS)である場合に適用される。
基底真理状態の密度行列は、MPS仮定の結果としてテンソルトレイン・アンザッツを許容し、観測可能な一連の推定を通じてアンザッツのテンソル成分を推定することにより、密度行列の近似を出力する。
プロシージャは、システムサイズで2次スケールするサンプルの複雑さに確実に収束する。
我々は、その手順が量子状態に正確な近似を出力することを示すために、広範囲な数値実験を行う。
適度に大きなサブシステムを含む観測可能な推定タスクに対しては,従来のシャドウプロトコルよりも精度の高い推定を行うことを示す。
また、最大推定式からトレーニングした量子状態よりも、スケッチトモグラフィが観測可能な推定においてより正確であることを示す。
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