論文の概要: Learning Arbitrary Lindbladians with Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18188v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 17:19:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.57055
• Title: Learning Arbitrary Lindbladians with Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 量子誤差補正による任意リンドブラディアンの学習
• Authors: Nikita Romanov, Petr Ivashkov, Weiyuan Gong, Ishaan Kannan, Andi Gu, Hong-Ye Hu, Susanne F. Yelin,
• Abstract要約: 本研究では、ハミルトニアン構造や散逸子構造を事前に知ることなく、オープン量子系の生成体を再構築する問題を考察する。 任意のスパルスリンドブラディアンを学習するための最初の標準量子制限アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.267166016868981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study ansatz-free Lindbladian learning, the problem of reconstructing the generator of an open quantum system without prior knowledge of its Hamiltonian or dissipator structures. This problem exhibits two distinct information-theoretic precision limits: Hamiltonian components unmasked by dissipation are Heisenberg-limited, while the remaining Lindbladian components are subject to the quadratically worse standard quantum limit. Existing approaches that attain these optimal scalings strongly rely on pre-specified structure of interaction and noise, leaving the ansatz-free setting an open problem. In this work, we present the first standard-quantum-limited algorithm for learning arbitrary sparse Lindbladians. Under an additional physically motivated regularity condition, our framework also learns the Hamiltonian component disjoint from the dissipator at the Heisenberg limit, without prior knowledge of either the Hamiltonian or dissipator supports. Our main technical ingredient is a recursive random stabilizer-code construction that suppresses the strongest Lindbladian terms while preserving sensitivity to weaker unknown ones. These results establish a scalable framework for characterizing unknown open quantum systems, with quantum error correction serving as a key learning primitive.
• Abstract（参考訳）: オープン量子系の生成器をハミルトニアン構造や散逸子構造を事前に理解せずに再構築する問題であるアンザッツフリーリンドブレディアン学習について検討する。 ハミルトン成分はハイゼンベルク極限であり、残りのリンドブラディアン成分は2次的に悪い標準量子極限である。 これらの最適なスケーリングを実現する既存のアプローチは、相互作用とノイズの事前定義された構造に強く依存しており、アンザッツフリーな設定はオープンな問題である。 本研究では、任意のスパルスリンドブラディアンを学習するための最初の標準量子制限アルゴリズムを提案する。 さらなる物理的動機付けされた正則性条件の下で、我々のフレームワークはハミルトン成分がハイゼンベルク極限で散逸子から解離することを学習する。 我々の主な技術要素は、弱い未知語に対する感度を保ちながら、最も強いリンドブラディアン語を抑える再帰的ランダム安定化符号の構成である。 これらの結果は、未知のオープン量子システムを特徴付けるスケーラブルなフレームワークを確立し、量子エラー補正が鍵となる学習プリミティブとして機能する。

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