論文の概要: SSP-QST: Spectral Subspace Purification for Photonic Quantum State Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21836v1
• Date: Thu, 23 Jul 2026 22:02:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.005423
• Title: SSP-QST: Spectral Subspace Purification for Photonic Quantum State Tomography
• Title（参考訳）: SSP-QST:フォトニック量子状態トモグラフィのためのスペクトル部分空間の精製
• Authors: Anuvab Sen, Saibal Mukhopadhyay,
• Abstract要約: フォトニック量子センシングは、グリーンバーガー・ホルン・ザイリンガー(GHZ)、ベル、NOON状態のような低ランクの絡み合ったプローブを用いることが多い。 実用的な量子状態トモグラフィ(QST)は、多くの小さな有限ショットとノイズ誘起固有モードを持つ密度行列推定を生成することができる。 SSP-QST(Spectral Subspace Purification for Quantum State Tomography)について紹介する。 SSP-QST は最小二乗推定値を分解し、測定スペクトルからワイルを動機としたノイズフロアを計算し、ショットカウントし、この下の固有モードを除去する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.200814324162842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Photonic quantum sensing often uses low-rank entangled probes such as Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ), Bell, and NOON states. Although these probes are ideally rank-1, practical quantum state tomography (QST) can produce density-matrix estimates with many small finite-shot and noise-induced eigenmodes. This eigenvalue contamination can increase the estimated entropy of the reconstruction and reduce the quantum Fisher information (QFI) available for downstream sensing, while fixed rank-1 purification can discard valid signal modes when real probes acquire additional signal modes. We introduce Spectral Subspace Purification for Quantum State Tomography (SSP-QST), a rank-adaptive post-processing layer for least-squares quantum state tomography (LS-QST). SSP-QST eigendecomposes the least-squares estimate, computes a Weyl-motivated noise floor from the measured spectrum and shot count, removes eigenmodes below this floor, and renormalises the retained subspace. It requires no rank prior, no iterative optimisation, and only one eigendecomposition. In Qiskit Aer simulations, SSP-QST achieves the highest fidelity among the tested non-iterative baselines across the evaluated probe ranks, with a maximum fidelity gain of $+0.584$. It also improves shot efficiency by at least $8\times$ within the tested range. These results show that SSP-QST can make photonic QST more reliable under finite-shot noise while providing a lightweight reconstruction primitive for feedback-oriented quantum sensing pipelines.
• Abstract（参考訳）: フォトニック量子センシングは、グリーンバーガー・ホルン・ザイリンガー(GHZ)、ベル、NOON状態のような低ランクの絡み合ったプローブを用いることが多い。 これらのプローブは理想的にはランク1であるが、実用的な量子状態トモグラフィー(QST)は、多くの小さな有限ショットとノイズ誘起固有モードを持つ密度行列推定を生成することができる。 この固有値汚染は、再構成の推定エントロピーを増大させ、下流のセンシングに利用可能な量子フィッシャー情報(QFI)を低減し、一方、固定ランク1の浄化は、実際のプローブが追加の信号モードを取得する際に有効な信号モードを破棄することができる。 本稿では、最小二乗量子状態トモグラフィー(LS-QST)のためのランク適応後処理層であるSSP-QST(Spectral Subspace Purification for Quantum State Tomography)を紹介する。 SSP-QSTは最小二乗推定を分解し、測定したスペクトルからワイル動機のノイズフロアを計算し、ショットカウントし、このフロアの下に固有モデムを除去し、保持部分空間を再正規化する。 序列や反復最適化は必要とせず、1つの固有分解しか必要としない。 In Qiskit Aer Simulations, SSP-QST achieve the highest fidelity between the test non-iterative baselines across the evaluation probe rank, with the maximum fidelity gain of $0.584$。 また、テスト範囲内では、ショット効率を少なくとも8\times$で改善する。 これらの結果から、SSP-QSTは、フィードバック指向量子センシングパイプラインの軽量な再構成プリミティブを提供しながら、有限ショット雑音下でのフォトニックQSTをより信頼性の高いものにすることができることが示された。

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