論文の概要: Efficient and SPAM-Robust Ansatz-Free Lindbladian Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20706v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 20:37:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 15:54:41.655303
• Title: Efficient and SPAM-Robust Ansatz-Free Lindbladian Learning
• Title（参考訳）: SPAM-Robust Ansatz-Free Lindbladian Learning
• Authors: Savar D. Sinha,
• Abstract要約: スパースタイムの古典的後処理を用いた効率的なアンザッツフリーリンドブレディアン学習アルゴリズムを提案する。 近距離デバイスにおける状態準備・測定(SPAM)ノイズの出現により,SPAMバストプロトコルを初めて導入する。 そこで我々は,SPAM雑音下で学習可能なコンポーネントを正確に同定し,ノイズの多いリンドブラディアン学習における自由度の最初の厳密な評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Describing the dynamics of open systems is essential for fault-tolerant quantum computation. Under Markovian assumptions, we can characterize dissipative dynamics via the Lindbladian. Using Bell sampling, we provide an efficient, ansatz-free Lindbladian learning algorithm with polynomial-time classical postprocessing. Motivated by the prevalence of state preparation and measurement (SPAM) noise on near-term devices, we also introduce the first efficient SPAM-robust protocol capable of learning the gauge-independent components of sparse Lindbladians to arbitrary precision in the presence of constant-order SPAM error. In doing so, we provide the first rigorous characterization of the gauge degrees of freedom in noisy Lindbladian learning, precisely identifying which components remain learnable under SPAM noise.
• Abstract（参考訳）: オープンシステムの力学を記述することは、フォールトトレラント量子計算に不可欠である。 マルコフの仮定の下では、リンドブラディアンを通して散逸ダイナミクスを特徴づけることができる。 ベルサンプリングを用いて,多項式時間古典的後処理を用いた効率的なアンザッツフリーリンドブレディアン学習アルゴリズムを提案する。 また,Sparse Lindbladiansのゲージ非依存成分を一定次SPAM誤差の有無で任意の精度で学習できるSPAM-robustプロトコルを導入する。 そこで我々は,SPAM雑音下で学習可能なコンポーネントを正確に同定し,ノイズの多いリンドブラディアン学習における自由度の最初の厳密な評価を行った。

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