論文の概要: Error-Tolerant Quantum State Discrimination: Optimization and Quantum Circuit Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10731v1
- Date: Wed, 11 Feb 2026 10:44:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.773224
- Title: Error-Tolerant Quantum State Discrimination: Optimization and Quantum Circuit Synthesis
- Title（参考訳）: 誤差耐性量子状態判別:最適化と量子回路合成
- Authors: Chien-Kai Ma, Bo-Hung Chen, Tian-Fu Chen, Dah-Wei Chiou, Jie-Hong Roland Jiang,
- Abstract要約: 我々は、中等雑音下で信頼性の高い性能を維持するために、誤り耐性の量子状態判別戦略を開発する。
我々は、最小エラー識別(MED)とFitQSDを継続的に補間する統合ハイブリッドオブジェクトQSDフレームワークを提供する。
改良されたナイマーク拡張とアイソメトリ合成に基づく回路合成フレームワークは、量子ビットとゲート資源を大幅に削減したハードウェア効率の高い実装を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.972587433157939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop error-tolerant quantum state discrimination(QSD) strategies that maintain reliable performance under moderate noise. Two complementary approaches are proposed: CrossQSD, which generalizes unambiguous discrimination with tunable confidence bounds to balance accuracy and efficiency, and FitQSD, which optimizes the measurement outcome distribution to approximate that of the ideal noiseless case. Furthermore, we provide a unified hybrid-objective QSD framework that continuously interpolates between minimum-error discrimination (MED) and FitQSD, allowing flexible trade-offs among competing objectives. The associated optimization problems are formulated as convex programs and efficiently solved via disciplined convex programming or, in many cases, semidefinite programming. Additionally, a circuit synthesis framework based on a modified Naimark dilation and isometry synthesis enables hardware-efficient implementations with substantially reduced qubit and gate resources. An open-source toolkit automates the full optimization and synthesis workflow, providing a practical route to QSD on current quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 我々は、中等雑音下で信頼性の高い性能を維持するために、誤り耐性量子状態識別(QSD)戦略を開発する。
2つの補完的手法が提案され、CrossQSDは、調整可能な信頼境界による曖昧な識別を精度と効率のバランスに一般化し、FitQSDは、理想的なノイズレスケースを近似するために測定結果分布を最適化する。
さらに,MED(Minimum-error discrimination)とFitQSD(FitQSD)の間に連続的に補間し,競合する目標間の柔軟なトレードオフを可能にする統合ハイブリッドオブジェクトQSDフレームワークを提供する。
関連する最適化問題は凸プログラムとして定式化され、規律付き凸プログラミングまたは多くの場合、半定値プログラミングによって効率よく解決される。
さらに、改良されたナイマーク拡張とアイソメトリ合成に基づく回路合成フレームワークにより、量子ビットとゲート資源を大幅に削減したハードウェア効率の高い実装が可能になる。
オープンソースのツールキットは完全な最適化と合成のワークフローを自動化し、現在の量子デバイス上でQSDへの実践的なルートを提供する。
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