論文の概要: Information-Geometric Quantum Process Tomography of Single Qubit Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23656v1
- Date: Tue, 24 Mar 2026 18:59:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-26 21:06:10.99618
- Title: Information-Geometric Quantum Process Tomography of Single Qubit Systems
- Title(参考訳): 単一量子ビット系の情報幾何学的量子プロセストモグラフィ
- Authors: T. Koide, A. van de Venn,
- Abstract要約: 基礎となる力学によらず、正確な情報幾何学的不等式を確立する。
単一量子ビットに対して、密度行列は量子指数族に属するため、この不等式は厳密な等式に飽和することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We establish an exact information-geometric inequality that remains valid regardless of the underlying dynamics, encompassing both Markovian and non-Markovian evolutions within the mixed-state domain. This inequality can be viewed as an extension of thermodynamic speed limits, which are typically formulated as inequalities. For single qubits, we show that this inequality saturates into a strict equality because the density matrix belongs to the quantum exponential family, with the Pauli matrices serving as sufficient statistics. From a practical perspective, this identity enables a non-iterative linear regression approach to continuous-time quantum process tomography, bypassing the local minima issues common in non-linear optimization. We demonstrate the efficiency of this method by estimating the Hamiltonian and dissipation parameters of the Gorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad (GKSL) master equation. Numerical simulations confirm the validity of this geometric estimator and highlight the necessity of error mitigation near the pure-state boundary where the inverse metric becomes singular.
- Abstract(参考訳): 混合状態領域内のマルコフ的および非マルコフ的進化を包含する、基礎となる力学によらず、正確な情報幾何学的不等式を確立する。
この不等式は熱力学的速度制限の拡張と見なすことができ、通常は不等式として定式化される。
単一量子ビットの場合、密度行列は量子指数族に属するため、この不等式は厳密な等式に飽和し、パウリ行列は十分な統計量となる。
現実的な観点から、このアイデンティティは、非線形最適化に共通する局所ミニマ問題を回避し、連続時間量子プロセストモグラフィーに対する非定性線形回帰アプローチを可能にする。
本稿では,Gorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad (GKSL)マスター方程式のハミルトンおよび散逸パラメータを推定することにより,この手法の有効性を実証する。
数値シミュレーションにより、この幾何推定器の有効性を確認し、逆距離が特異となる純粋状態境界付近での誤差軽減の必要性を強調する。
関連論文リスト
- A Time-Symmetric Quantum Algorithm for Direct Eigenstate Determination [0.6259735516755377]
本研究では,ハミルトニアンの固有値問題に対処するために,非偏差型および時相対称量子アルゴリズムを提案する。
我々のアプローチは、基底状態と最高励起状態の両方の同時決定を可能にするとともに、ハミルトニアンの任意の固有状態の直接同定を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-12T01:46:29Z) - Exact asymptotics of long-range quantum correlations in a nonequilibrium steady state [0.0]
非相互作用不純物を含む一次元の量子相関測度のスケーリングを解析的に研究する。
本研究は,従属対数補正の正確な形式を,相関測度の広範な項に導出する。
これは平衡状態の場合と似ており、そのような対数項は物理系に関する普遍的な情報を伝達することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T18:00:48Z) - Non-degenerate Marginal-Likelihood Calibration with Application to Quantum Characterization [0.0]
我々は,ケネディ・オハガン(KOH)ベイズ的枠組みの中で,新たな限界化可能性戦略を提案する。
我々の方法は、元のものと異なる正確な可能性を定義するが、関連するすべての情報を保存している。
ローレンス・リバモア国立研究所(Lawrence Livermore National Laboratory)の超伝導量子装置のキャラクタリゼーションに応用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-24T04:39:18Z) - Beyond the Edge of Stability via Two-step Gradient Updates [49.03389279816152]
Gradient Descent(GD)は、現代の機械学習の強力な仕事場である。
GDが局所最小値を見つける能力は、リプシッツ勾配の損失に対してのみ保証される。
この研究は、2段階の勾配更新の分析を通じて、単純だが代表的でありながら、学習上の問題に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T21:32:50Z) - Canonically consistent quantum master equation [68.8204255655161]
我々は、無限小弱い系-バス結合限界を超えた開量子系の状態を正しく再現する新しい量子マスター方程式を提唱した。
本手法は, 定常状態の減少に関する知識を力学に取り入れることに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T15:22:52Z) - Simultaneous Transport Evolution for Minimax Equilibria on Measures [48.82838283786807]
最小限の最適化問題は、敵対的学習や生成的モデリングなど、いくつかの重要な機械学習設定で発生する。
この研究では、代わりに混合平衡を見つけることに集中し、関連する持ち上げ問題を確率測度の空間で考察する。
エントロピー正則化を加えることで、我々の主な成果はグローバル均衡へのグローバル収束を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-14T02:23:16Z) - Spectral clustering under degree heterogeneity: a case for the random
walk Laplacian [83.79286663107845]
本稿では,ランダムウォークラプラシアンを用いたグラフスペクトル埋め込みが,ノード次数に対して完全に補正されたベクトル表現を生成することを示す。
次数補正ブロックモデルの特別な場合、埋め込みはK個の異なる点に集中し、コミュニティを表す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T16:36:27Z) - Spectral Analysis of Product Formulas for Quantum Simulation [0.0]
本研究では,大規模なシステムに対して,$epsilon$から$epsilon1/2$へのスケーリングにおいて,精度の高いエネルギー固有値を推定するために必要なトロッターステップサイズを改善することができることを示す。
結果は部分的にダイアバティックなプロセスに一般化され、このプロセスはスペクトルの残りの部分からギャップによって分離された狭いエネルギーバンドに留まる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-25T03:17:25Z) - On dissipative symplectic integration with applications to
gradient-based optimization [77.34726150561087]
本稿では,離散化を体系的に実現する幾何学的枠組みを提案する。
我々は、シンプレクティックな非保守的、特に散逸的なハミルトン系への一般化が、制御された誤差まで収束率を維持することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T00:36:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。