論文の概要: Computational framework for quantum state tomography of spin ensembles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11868v1
- Date: Thu, 10 Sep 2026 17:42:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.461734
- Title: Computational framework for quantum state tomography of spin ensembles
- Title（参考訳）: スピンアンサンブルの量子状態トモグラフィーのための計算フレームワーク
- Abstract要約: Tomography-NMRは、分光データから量子密度行列を再構成するオープンソースのPythonパッケージである。
核磁気共鳴(NMR)分光法によって測定された311ドルP核の2量子状態の実験で検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Tomography-NMR, an open-source Python package that reconstructs quantum density matrices from spectroscopic measurement data. The package implements a complete analysis pipeline for two-qubit quantum state tomography based on the product operator formalism: raw time-domain signals are Fourier-transformed into frequency-domain spectra, spectral peak intensities are mapped to expansion coefficients of the density matrix, and the full quantum state is reconstructed. Three integration methods are provided for different use cases: direct peak height measurement and fixed-parameter numerical integration require no theoretical reference and are suited to unknown states, achieving fidelities of approximately 98\% on a benchmark set of known states, while a systematic parameter optimization against a known target state achieves reconstruction fidelities exceeding 99\% for the same benchmark states. While the detailed theoretical framework for quantum state tomography is well established, the practical procedures for extracting density matrices from experimental spectra are often inadequately documented in the literature and obscured within proprietary software. This package addresses that gap by providing a fully transparent, reproducible implementation of every analysis step, from spectral preprocessing to density matrix visualization. The software has been validated on experimentally prepared two-qubit states measured via nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy of coupled $^{31}$P nuclei. Average reconstruction fidelities range from 0.975 to 0.995 across a benchmark set of 20 two-qubit states, including the computational basis states, Bell states, and the outputs of three fundamental quantum gates (CNOT, H, and T). Although developed for NMR, the modular architecture facilitates adaptation to other spectroscopic platforms and alternative measurement protocols.
- Abstract（参考訳）: 我々は、分光計測データから量子密度行列を再構成するオープンソースのPythonパッケージであるTomography-NMRを提案する。
実時間領域信号はフーリエ変換されて周波数領域スペクトルとなり、スペクトルピーク強度は密度行列の膨張係数にマッピングされ、完全な量子状態が再構成される。
直接ピーク高さ測定と固定パラメータ数値積分は理論的な基準を必要とせず、未知の状態に適合し、既知の状態のベンチマークセットで約98 %の忠実度を達成する一方、既知の目標状態に対する体系的なパラメータ最適化は、同じベンチマーク状態に対して99 %を超える復元忠実度を達成する。
量子状態トモグラフィーの詳細な理論的枠組みは確立されているが、実験スペクトルから密度行列を抽出する実践的な手順は文献では不十分であり、プロプライエタリなソフトウェアでは曖昧であることが多い。
このパッケージは、スペクトル前処理から密度行列の可視化に至るまで、すべての分析ステップを完全に透過的で再現可能な実装を提供することによって、そのギャップに対処する。
このソフトウェアは、結合された$^{31}$P核の核磁気共鳴(NMR)分光によって測定された2量子状態の実験で検証されている。
平均再構成係数は、計算基底状態、ベル状態、および3つの基本量子ゲート(CNOT、H、T)の出力を含む20個の2量子状態のベンチマークセットで0.975から0.995の範囲である。
NMRのために開発されたが、モジュラーアーキテクチャは他の分光プラットフォームや代替測定プロトコルへの適応を容易にする。
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