論文の概要: Efficient characterization of general Gottesman-Kitaev-Preskill qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17303v1
• Date: Sun, 19 Apr 2026 07:36:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 13:38:01.510387
• Title: Efficient characterization of general Gottesman-Kitaev-Preskill qubits
• Title（参考訳）: 一般 Gottesman-Kitaev-Preskill 量子ビットの効率的なキャラクタリゼーション
• Authors: Vojtěch Kuchař, Petr Marek,
• Abstract要約: 論理ブロッホ球面上の各点に対して正半定値エルミート作用素の族を導入する。 各演算子の期待値が非ガウス性の証人となることを示す。 これらの作用素の切り詰められた有限次元の対応式は、任意の論理的 GKP 状態を基底状態として物理的に近似することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Practical utilization of Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) qubits requires not only the preparation of logical basis states, but also the ability to prepare and evaluate arbitrary logical qubit superpositions. Currently, this is typically done via quantum state tomography, which is resource-intensive. We introduce a family of positive semidefinite Hermitian operators, one for each point on the logical Bloch sphere, whose unique zero-eigenvalue ground states are the corresponding ideal GKP qubit states. We show that the expectation value of each operator serves as a witness of non-Gaussianity, and corresponds to twice the logical infidelity for states in the ideal logical GKP subspace. Furthermore, the truncated finite-dimensional counterparts of these operators yield physical approximations of arbitrary logical GKP states as their ground states. The evaluation of the proposed operators requires only three quadrature measurements, making this framework practical for both the experimental characterization and numerical optimization of GKP state preparation circuits.
• Abstract（参考訳）: Gottesman-Kitaev-Preskill(GKP)量子ビットの実用化には、論理基底状態の準備だけでなく、任意の論理量子ビット重ね合わせの準備と評価の能力も必要である。 現在、これは典型的には、リソース集約的な量子状態トモグラフィによって行われる。 論理的ブロッホ球面上の各点に対する正の半定値エルミート作用素の族を導入し、その特異な零固有基底状態は対応する理想GKP量子状態である。 各作用素の期待値は非ガウス性の証人として機能し、理想論理GKP部分空間における状態の2倍の論理的不完全性に対応することを示す。 さらに、これらの作用素の切り離された有限次元の相手は、その基底状態として任意の論理的GKP状態の物理的近似を生成する。 提案した演算子の評価には3つの二次的な測定しか必要とせず、GKP状態準備回路の実験的特性と数値最適化の両方に実用的である。

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