論文の概要: Physics-Constrained Conditional Generative Learning for Quantum State and Process Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28035v1
- Date: Fri, 28 Aug 2026 07:50:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.248923
- Title: Physics-Constrained Conditional Generative Learning for Quantum State and Process Tomography
- Title（参考訳）: 量子状態とプロセストモグラフィのための物理制約付き条件生成学習
- Abstract要約: 量子状態とプロセストモグラフィーは、量子情報科学において不可欠な診断ツールである。
本稿では,反復的制約付き逆転を回避できる物理制約付き条件付き逆転ネットワークを提案する。
その結果、物理的に制約された生成学習は、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスに対して、データ駆動トモグラフィーへのスケーラブルで再生可能な経路を提供することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum state and process tomography constitute essential diagnostic tools in quantum information science, yet their standard formulations suffer from prohibitive computational scaling as the number of qubits grows. In this work, we introduce a physics-constrained conditional generative adversarial network that bypasses iterative constrained inversion by directly learning a forward generative mapping conditioned on Pauli expectation values. The generator embeds a differentiable Cholesky layer at its output, which enforces Hermiticity, positive semidefiniteness, and unit trace by construction. Our experiments reveal that the strength of the $L^1$ penalty critically governs the emergence of GHZ coherence during training: an excessively large penalty postpones the coherence onset and yields a prolonged low-fidelity plateau, whereas an intermediate value enables the fastest stable convergence. Moreover, for high-temperature thermal states, an over-complete measurement basis proves necessary to prevent sustained late-stage fluctuations. By extending the same Cholesky constraint to the Choi-matrix representation, the framework naturally accommodates quantum process tomography. For systems with $n \ge 6$ qubits, the exponential growth of the underlying $2^n \times 2^n$ density matrix remains the fundamental bottleneck; we discuss how integrating tensor-network structures can contain the per-iteration cost while preserving reconstruction fidelity. Altogether, these results suggest that physically constrained generative learning offers a scalable and amortizable pathway toward data-driven tomography for noisy intermediate-scale quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 量子状態とプロセストモグラフィーは量子情報科学において必須の診断ツールであるが、量子ビットの数が増加するにつれて、それらの標準定式化は計算スケーリングの禁止に悩まされる。
本研究では, パウリ予想値に基づく前方生成写像を直接学習することにより, 反復的制約付き反転を回避できる物理制約付き条件付き生成対向ネットワークを提案する。
ジェネレータはその出力に微分可能なコレスキー層を埋め込み、構成によってハーミティシティ、正の半定性、単位トレースを強制する。
L^1$のペナルティの強度は、トレーニング中のGHZコヒーレンスの発生を著しく制御し、過大なペナルティはコヒーレンス開始を延期し、長期間の低忠実度プラトーを生成するのに対し、中間値は最速の安定収束を可能にする。
さらに, 高温熱状態においては, 持続的な後期変動を防止するためには, オーバーコンプリート測定ベースが必要であることが証明された。
同じCholesky制約をChoi-matrix表現に拡張することにより、このフレームワークは自然に量子プロセストモグラフィーに適合する。
基底となる2^n \times 2^n$密度行列の指数的成長は、$n \ge 6$ qubitsを持つ系にとって、基本的ボトルネックであり、テンソル・ネットワーク構造の統合は、再構成の忠実性を維持しながら、そのコストをいかに抑えるかについて議論する。
これらの結果は、物理的に制約された生成学習が、ノイズの多い中間規模量子デバイスのためのデータ駆動トモグラフィーへのスケーラブルで再生可能な経路を提供することを示唆している。
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