論文の概要: Constant-depth global shadow estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10408v1
• Date: Wed, 09 Sep 2026 16:29:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:09.110811
• Title: Constant-depth global shadow estimation
• Title（参考訳）: 一定深度大域影推定
• Abstract要約: その結果,読み出し回数が推定量に有意に適応すると,ランダム性が著しく低下することがわかった。 本研究では, 緩やかなクリフォード-IQPアンサンブルに基づく浅層位相影を導入し, 安定化状態の忠実度を効率的に推定する。 タスク適応型ランダム化は,より浅いグローバルな特徴付けプロトコルを実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.469643093167644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable and scalable readout strategies are essential for quantum technologies. As quantum processors grow, extracting useful information must remain feasible without measurement circuits becoming a dominant bottleneck. Randomized measurements and classical shadows provide a powerful route, but global estimation is conventionally associated with highly random ensembles that require increasing circuit depth and hence substantial experimental overhead. In this work, we show that substantially less randomness suffices when the readout is meaningfully adapted to the quantities being estimated. We introduce shallow phase shadows, based on a sparse Clifford-IQP ensemble, and prove efficient global estimation of stabilizer-state fidelities despite the ensemble not forming an approximate relative-error design. On all-to-all architectures, the protocol admits a constant-depth implementation using mid-circuit measurements and classical feedforward, or logarithmic depth without auxiliary systems. The protocol requires only controlled-phase entangling gates and offers a tunable trade-off between circuit resources and estimation accuracy, making it particularly amenable to experimentally relevant architectures with long-range connectivity. Our results show that scalable quantum readout need not reproduce generic randomness: task-adapted randomization can enable substantially shallower global characterization protocols.
• Abstract（参考訳）: 信頼性が高くスケーラブルな読み出し戦略は量子技術にとって不可欠である。 量子プロセッサが成長するにつれて、測定回路が支配的なボトルネックとなることなく有用な情報を抽出することは可能でなければならない。 ランダム化された測定と古典的な影は強力な経路を提供するが、大域的な推定は従来、回路の深さを増大させ、結果としてかなりの実験的なオーバーヘッドを必要とする非常にランダムなアンサンブルと結びついている。 本研究では,読み出し量が推定量に有意に適応している場合,ランダム性が著しく低下することを示す。 我々は, 疎いクリフォード-IQPアンサンブルに基づく浅層位相影を導入し, 近似相対誤差設計を成さないにもかかわらず, 安定化状態の忠実度を効率的に推定できることを証明した。 オール・ツー・オールアーキテクチャでは、このプロトコルは、中間回路の測定と古典的なフィードフォワード、あるいは補助システム無しの対数深さを用いて、一定の深さの実装を許容する。 このプロトコルは制御相エンタングゲートのみを必要とし、回路リソースと推定精度の間に調整可能なトレードオフを提供する。 タスク適応型ランダム化は,より浅いグローバルな特徴付けプロトコルを実現することができる。

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