論文の概要: Experimental quantum state learning with pairs of photons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16932v2
• Date: Thu, 18 Jun 2026 16:16:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 13:55:51.621476
• Title: Experimental quantum state learning with pairs of photons
• Title（参考訳）: 光子対を用いた実験量子状態学習
• Authors: C. Pria Dobney, Johan Henaff, Allen Kasum, Rui Jie Tang, Haru Mukumoto, Mark Hillery, Berthold-Georg Englert, Aephraim Steinberg,
• Abstract要約: トモグラフィーにより、量子系の集合が準備されている状態を記述する密度行列を推定することができる。 偏光度自由度で光子を用いて,このペア間学習の概念を実験的に実証した。 偏光状態の異なる2つの対の等しい混合物を識別する能力について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35132824436572685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tomography allows one to estimate the density matrix describing the state an ensemble of quantum systems are prepared in (for example, polarization tomography determines the polarization state of a beam of identically prepared photons). In general, it is not possible to uniquely decompose the density matrix into its pure state components. Agarwal et al. proposed a protocol which, for a mixture composed of any two pure states of a qubit (with arbitrary probabilities), allows an observer to infer not only the density matrix but the identity of those specific pure states and their weights - the additional requirement being that the qubits arrive in pairs, where both qubits in each pair are in the same state. We experimentally demonstrate this learning-from-pairs concept using photons in the polarization degree of freedom. We use tomography to measure a sequence of single photons and make use of their time-of-arrival information to 'pair up' the photons after the measurement. From here we are able to infer the photons' polarization states and their respective probabilities, and we demonstrate this for various different choices of polarization states and ratios. Finally, we investigate our ability to discriminate between two equal mixtures of distinct pairs of orthogonal polarization states. We find that on the order of approx. 10e4 photons is typically enough to achieve tomography fidelities of approximately 0.9999. This is sufficient to discriminate between two different preparations of the same mixed state, differing by angles of less than 5 degrees between the pure states used in the two preparations.
• Abstract（参考訳）: トモグラフィーにより、量子系の集合が準備されている状態を記述する密度行列を推定することができる(例えば、偏光トモグラフィーは、同じ準備された光子のビームの偏光状態を決定する)。 一般に、密度行列を純粋状態成分に一意に分解することは不可能である。 Agarwal et al は、キュービットの任意の2つの純粋な状態(任意の確率を持つ)からなる混合物に対して、観測者は密度行列だけでなく、それらの特定の純粋状態の同一性とその重みを推測できるプロトコルを提案した。 偏光度自由度で光子を用いて,このペア間学習の概念を実験的に実証した。 トモグラフィーを用いて1つの光子の列を計測し、その時間的情報を用いて測定後の光子を「ペアアップ」する。 ここから、光子の偏光状態とその確率を推測し、偏光状態と比の様々な異なる選択についてこれを実証する。 最後に、直交偏極状態の異なる2つの対の等しい混合物を識別する能力について検討する。 私たちはそれを近似順に見つけます。 10e4光子は通常、約0.9999の断層像を達成するのに十分である。 これは、同じ混合状態の2つの異なる準備を区別するのに十分であり、この2つの調製で用いられる純粋な状態の5度以下の角度で異なる。

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