論文の概要: Quantum compressed sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15784v1
• Date: Fri, 15 May 2026 09:42:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.237661
• Title: Quantum compressed sensing
• Title（参考訳）: 量子圧縮センシング
• Authors: Jianyong Hu, Wei Li, Shuxiao Wu, Liwen Zhang, Yongchuang Sun, Jiazhao Tian, Guosheng Feng, Zhixing Qiao, Jianqiang Liu, Changgang Yang, Ruiyun Chen, Chengbing Qin, Guofeng Zhang, Liantuan Xiao, Suotang Jia,
• Abstract要約: 本稿では、信号取得を一元的量子進化として再編成するパラダイムである量子圧縮センシング(QCS)を提案する。 QCSは、測定試行を使わずに、量子レベルでサポートセット探索を実行する。 周波数領域と時間領域のスパース信号を用いてQCSを実験的に検証し、測定値が空間と線形にスケールし、信号次元から完全に切り離されることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6383482802200975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How many measurements are fundamentally required to capture a signal. Shannon's information theory established the bedrock of this question in 1948, the Nyquist Shannon theorem set the first answer, and compressed sensing (CS) rewrote it in 2006 by reducing the required measurement number to M = O(Klog(N/K)) for a K sparse signal. Here, we propose quantum compressed sensing (QCS), a paradigm that reframes signal acquisition as a unitary quantum evolution. By encoding high dimensional signal information into a single quantum probe state, then introducing domain-alignment evolution,a physically realizable unitary transformation that maps the sparse basis directly onto the measurement basis. QCS executes the support-set search at the quantum level without consuming measurement trials. The logarithmic penalty vanishes, compressing the required measurement number from the classical bound to M =O(K) and reducing reconstruction from ill posed optimization to linear estimation. We experimentally validate QCS using frequency and time domain sparse signals, confirming that the measurement number scales linearly with sparsity and decouples entirely from the signal dimension. Our work provides a physical pathway toward ultimate information acquisition efficiency, with broad implications for sensing, imaging, and communication.
• Abstract（参考訳）: 信号を取得するのに、どれだけの計測が必要か。 シャノンの情報理論は1948年にこの問題の基盤を築き、ニキスト・シャノンの定理は最初の答えを定め、2006年に圧縮センシング (CS) はKスパース信号に対して必要な測定番号を M = O(Klog(N/K)) に還元して書き直した。 本稿では、信号取得をユニタリ量子進化として再編成するパラダイムである量子圧縮センシング(QCS)を提案する。 高次元信号情報を1つの量子プローブ状態に符号化し、次に、疎基底を直接測定ベースにマッピングする物理的に実現可能なユニタリ変換であるドメイン配向進化を導入する。 QCSは、測定試行を使わずに、量子レベルでサポートセット探索を実行する。 対数ペナルティは消滅し、古典的境界からM = O(K) への必要な測定番号を圧縮し、不正な最適化から線形推定への再構成を減らす。 周波数領域と時間領域のスパース信号を用いてQCSを実験的に検証し、測定値が空間と線形にスケールし、信号次元から完全に切り離されることを確認した。 我々の研究は、究極の情報取得効率への物理的な経路を提供し、センシング、イメージング、コミュニケーションに幅広い意味を持つ。

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