論文の概要: Limitations for adaptive quantum state tomography in the presence of detector noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04020v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 15:35:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.670311
• Title: Limitations for adaptive quantum state tomography in the presence of detector noise
• Title（参考訳）: 検出器ノイズの存在下での適応量子状態トモグラフィの限界
• Authors: Adrian Skasberg Aasen, Martin Gärttner,
• Abstract要約: 量子デバイスをベンチマークし、認証するためには、測定値から量子状態の仮定不要な再構成が不可欠である。 これらの要求を緩和するためのアプローチは、適応的な測定戦略によって提供される。 非ゼロな読み出しノイズは適応戦略の2次スケーリングの利点を排除できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assumption-free reconstruction of quantum states from measurements is essential for benchmarking and certifying quantum devices, but it remains difficult due to the extensive measurement statistics and experimental resources it demands. An approach to alleviating these demands is provided by adaptive measurement strategies, which can yield up to a quadratic improvement in reconstruction accuracy for pure states by dynamically optimizing measurement settings during data acquisition. A key open question is whether these asymptotic advantages remain in realistic experiments, where readout is inevitably noisy. In this work, we analyze the impact of readout noise on adaptive quantum state tomography with readout-error mitigation, focusing on the challenging regime of reconstructing pure states using mixed-state estimators. Using analytical arguments based on Fisher information optimization and extensive numerical simulations using Bayesian inference, we show that any nonzero readout noise eliminates the asymptotic quadratic scaling advantage of adaptive strategies. We numerically investigate the behavior for finite measurement statistics for single- and two-qubit systems with exact readout-error mitigation and find a gradual transition from ideal to sub-optimal scaling. We furthermore investigate realistic scenarios where detector tomography is performed with a limited number of state copies for calibration, showing that insufficient detector characterization leads to estimator bias and limited reconstruction accuracy. Although our result imposes an upper bound on the reconstruction accuracy that can be achieved with adaptive strategies, we nevertheless observe numerically a constant-factor gain in reconstruction accuracy, which becomes larger as the readout noise decreases. This indicates potential practical benefits in using adaptive measurement strategies in well-calibrated experiments.
• Abstract（参考訳）: 量子デバイスをベンチマークし、認証するためには、測定値からの量子状態の仮定不要な再構成が不可欠であるが、それが要求する広範な測定統計と実験資源のため、依然として困難である。 データ取得時の測定設定を動的に最適化することにより、純粋な状態の再現精度を最大2次改善できる適応計測戦略によって、これらの要求を緩和するアプローチが提供される。 重要な疑問は、これらの漸近的な利点が、必然的にノイズの多い現実的な実験に残るかどうかである。 本研究では, 適応量子状態トモグラフィーにおける読み出しノイズの影響を, 混合状態推定器を用いた純状態再構成の難易度に着目して解析する。 ベイズ推定を用いたフィッシャー情報最適化と広範囲な数値シミュレーションに基づく解析的引数を用いて,非ゼロな読み出し雑音が適応戦略の漸近的2次スケーリングの利点を排除していることを示す。 本研究では, 精度の高い読み出し誤差緩和を行う単一および2ビット系における有限測度統計量の挙動を数値的に検討し, 理想から準最適スケーリングへの段階的遷移を求める。 さらに,キャリブレーションのための状態コピーを限定して検出トモグラフィーを行う場合の現実的シナリオについても検討し,検出特性の不十分さが推定器バイアスと再構成精度の低下につながることを示した。 適応的な戦略で達成できる再現精度に上限を課すが、しかしながら、再生精度の一定の利得を数値的に観察することは、読み出しノイズが減少するにつれて大きくなる。 このことは、適応的な測定戦略をうまく校正された実験で活用する際の潜在的な実用的な利点を示している。

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