論文の概要: Shadow Engineering of Quantum Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12035v1
- Date: Wed, 10 Jun 2026 12:57:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.459723
- Title: Shadow Engineering of Quantum Processes
- Title（参考訳）: 量子プロセスのシャドウエンジニアリング
- Authors: Tian-Ci Tian, De-Tao Jiang, Wei-Ming Zhu, Wei-You Liao, Hong-Wei Li, He-Liang Huang,
- Abstract要約: 量子プロセスのキャラクタリゼーションは、ベンチマーク、エラー診断、アルゴリズム検証に不可欠である。
プロセスの古典的なシャドウをスパース転送行列に符号化するフレームワークであるシャドウエンジニアリングを導入する。
本稿では,超伝導量子プロセッサにおけるフレームワークの有効性と実用性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.77219085316665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Characterizing quantum processes is essential for hardware benchmarking, error diagnosis, and algorithm verification. While recent work [PRX QUANTUM \textbf{4}, 040337 (2023)] extended classical shadows from quantum state to quantum process, enabling efficient single-channel $\mathcal{E}$ property prediction, its applicability to composite processes $f(\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\cdots, \mathcal{E}_k)$ remains unexplored. We introduce shadow engineering, a framework encoding the classical shadows of processes into sparse transfer matrices to predict $f(\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\cdots, \mathcal{E}_k)$ properties with proven polynomial sample complexity, matching single-channel efficiency while exponentially lower than quantum process tomography. Crucially, this approach repurposes existing $\mathcal{E}_m$-shadow data without physical execution of $f(\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\cdots, \mathcal{E}_k)$, enabling flexible quantum process characterization with minimal hardware overhead. We demonstrate the framework's effectiveness and practicality on a superconducting quantum processor for typical applications such as error mitigation and Hamiltonian dynamical simulation. This framework unlocks new capabilities for predicting complex quantum behaviors without physical re-execution, with immediate applications in near-term device calibration and quantum simulation.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセスのキャラクタリゼーションは、ハードウェアベンチマーク、エラー診断、アルゴリズム検証に不可欠である。
最近の研究 [PRX QUANTUM \textbf{4}, 040337 (2023)] は量子状態から量子過程へ拡張し、効率的な単一チャネル $\mathcal{E}$ 特性予測を可能にしたが、合成プロセス $f(\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\cdots, \mathcal{E}_k)$ への適用性は未定のままである。
プロセスの古典的なシャドウをスパース転送行列に符号化するフレームワークであるシャドウエンジニアリングを導入し、$f(\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\cdots, \mathcal{E}_k)$プロパティを証明された多項式サンプルの複雑さで予測し、量子プロセストモグラフィよりも指数関数的に低い単一チャネル効率をマッチングする。
重要なことに、このアプローチは既存の$\mathcal{E}_m$-shadowデータを$f(\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\cdots, \mathcal{E}_k)$の物理的実行なしに再利用し、ハードウェアオーバーヘッドを最小限に抑えた柔軟な量子プロセス特徴づけを可能にする。
本稿では, 超伝導量子プロセッサ上でのフレームワークの有効性と実用性を, 誤差緩和やハミルトン力学シミュレーションなどの典型的な応用のために実証する。
このフレームワークは、物理的に再実行することなく複雑な量子行動を予測する新しい機能を開放し、短期的なデバイスキャリブレーションと量子シミュレーションにすぐに適用できる。
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