論文の概要: Practical Homodyne Shadow Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13146v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 09:56:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.613431
• Title: Practical Homodyne Shadow Estimation
• Title（参考訳）: 実践的ハモジン陰影推定
• Authors: Ruyu Yang, Xiaoming Sun, Hongyi Zhou,
• Abstract要約: 連続変数量子システムのための実用的なシャドウ推定プロトコルを開発した。 量子状態に対する非バイアス推定器を構築する。 シャドウノルムは$mathcalO(n_mathrmmax4)$としてスケールし、以前の$mathcalO(n_mathrmmax13/3)$界を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.578469978594751
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shadow estimation provides an efficient framework for estimating observable expectation values using randomized measurements. While originally developed for discrete-variable systems, its recent extensions to continuous-variable (CV) quantum systems face practical limitations due to idealized assumptions of continuous phase modulation and infinite measurement resolution. In this work, we develop a practical shadow estimation protocol for CV systems using discretized homodyne detection with a finite number of phase settings and quadrature bins. We construct an unbiased estimator for the quantum state and establish both sufficient conditions and necessary conditions for informational completeness within a truncated Fock space up to $n_{\mathrm{max}}$ photons. We further provide a comprehensive variance analysis, showing that the shadow norm scales as $\mathcal{O}(n_{\mathrm{max}}^4)$, improving upon previous $\mathcal{O}(n_{\mathrm{max}}^{13/3})$ bounds. Our work bridges the gap between theoretical shadow estimation and experimental implementations, enabling robust and scalable quantum state characterization in realistic CV systems.
• Abstract（参考訳）: シャドウ推定は、ランダム化測定を用いて観測可能な期待値を推定するための効率的なフレームワークを提供する。 もともとは離散可変系向けに開発されたが、連続位相変調と無限測度分解の理想的な仮定により、連続可変(CV)量子系への最近の拡張は実用的な制限に直面している。 本研究では,有限個の位相設定と二次ビンを持つ離散ホモダイン検出を用いたCVシステムのための実用的なシャドウ推定プロトコルを開発する。 我々は、量子状態に対する偏りのない推定器を構築し、truncated Fock空間において、最大$n_{\mathrm{max}}$光子を含む十分な条件と必要な条件の両方を確立する。 さらに、シャドウノルムは$\mathcal{O}(n_{\mathrm{max}}^4)$としてスケールし、以前の$\mathcal{O}(n_{\mathrm{max}}^{13/3})$界を改善した。 我々の研究は、理論的な影の推定と実験的な実装のギャップを埋め、現実的なCVシステムにおける堅牢でスケーラブルな量子状態のキャラクタリゼーションを可能にします。

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