論文の概要: Ansatz-Free Learning of Lindbladian Dynamics In Situ
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05492v1
- Date: Thu, 05 Mar 2026 18:57:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.386686
- Title: Ansatz-Free Learning of Lindbladian Dynamics In Situ
- Title（参考訳）: リンドブラディアンダイナミクスのアンザッツ自由学習
- Authors: Petr Ivashkov, Nikita Romanov, Weiyuan Gong, Andi Gu, Hong-Ye Hu, Susanne F. Yelin,
- Abstract要約: 先行構造や局所性を仮定することなく,スパークスなリンドブラディアンを学習するための,最初のサンプル効率のよいプロトコルを提案する。
本プロトコルはアンシラフリーであり, 製品状態とパウリ基底測定のみを使用し, ほぼ最適時間分解能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.380854690607918
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Characterizing the dynamics of open quantum systems at the level of microscopic interactions and error mechanisms is essential for calibrating quantum hardware, designing robust simulation protocols, and developing tailored error-correction methods. Under Markovian noise/dissipation, a natural characterization approach is to identify the full Lindbladian generator that gives rise to both coherent (Hamiltonian) and dissipative dynamics. Prior protocols for learning Lindbladians from dynamical data assumed pre-specified interaction structure, which can be restrictive when the relevant noise channels or control imperfections are not known in advance. In this paper, we present the first sample-efficient protocol for learning sparse Lindbladians without assuming any a priori structure or locality. Our protocol is ancilla-free, uses only product-state preparations and Pauli-basis measurements, and achieves near-optimal time resolution, making it compatible with near-term experimental capabilities. The final sample complexity depends on linear-system conditioning, which we find empirically to be moderate for a broad class of physically motivated models. Together, this provides a systematic route to scalable characterization of open-system quantum dynamics, especially in settings where the error mechanisms of interest are unknown.
- Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアを校正し、ロバストなシミュレーションプロトコルを設計し、調整されたエラー補正方法を開発するためには、微視的相互作用とエラー機構のレベルでオープン量子システムのダイナミクスを特徴づけることが不可欠である。
マルコフノイズ/散逸の下では、自然な特徴付けのアプローチは、コヒーレント(ハミルトニアン)と散逸ダイナミクスの両方を引き起こすリンドブラディアン生成体を同定することである。
動的データからリンドブラディアンを学習するための以前のプロトコルでは、事前に特定された相互作用構造が仮定されていた。
本稿では, 先行構造や局所性を仮定することなく, スパース・リンドブラディアンを学習するための最初のサンプル効率プロトコルを提案する。
本プロトコルはアンシラフリーであり, 製品状態とパウリ基底測定のみを使用し, ほぼ最適時間分解能を実現し, 短期的な実験能力に適合する。
最終サンプルの複雑さは線形系条件に依存するが、これは実験的に、幅広い物理的動機付けされたモデルに対して適度であることが分かる。
これは、特に興味のあるエラー機構が不明な環境で、オープンシステム量子力学のスケーラブルな特徴付けへの体系的な経路を提供する。
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