論文の概要: Structured Hamiltonian Learning for Multiqubit Conditional Phase Gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27629v1
• Date: Wed, 23 Sep 2026 09:50:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 00:05:17.972041
• Title: Structured Hamiltonian Learning for Multiqubit Conditional Phase Gates
• Title（参考訳）: 多ビット条件相ゲートに対する構造化ハミルトニアン学習
• Abstract要約: 対角的成功ブロックに対する構造的ハミルトン学習と診断した。 重量が m の対角的なパウリ-Z のドレッシングについては、正確に枝非依存な基準を導出する。 可視性喪失,難読化生存,読解障害,相関雑音からの劣化を定量化する。
• 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: Accurate measurement of an intended conditional phase does not by itself place a multiqubit phase gate in its declared generalized-gate equivalence class. We cast the diagnosis as structured Hamiltonian learning of the diagonal successful block in a known basis: Ramsey measurements on a connected graph reconstruct a target-relative eigenphase map; a Walsh transform then yields the per-cycle stroboscopic error generator in a selected logarithm branch, whose branch-dependent coefficients alone cannot decide global equivalence. For diagonal Pauli-Z dressing of weight at most m we derive an exact branch-independent criterion from multiplicative Boolean-Mobius invariants, converted at finite shot counts into a pass/fail/unresolved decision under prespecified tolerances and simultaneous confidence, separate from model rejection. For shared-control C^mZ gates a circular target-face contrast isolates each intended conditional phase, yet a support theorem exhibits forbidden interactions invisible to every target face once multiple targets or external spectators are present. We derive a Cramer-Rao bound for arbitrary integer phase contrasts, recovering the 4^m attempted-circuit scaling of a uniform (m+1)-body face, and quantify degradation from visibility loss, heralded survival, readout confusion, and correlated noise, while systematic bias triggers model rejection. Seeded simulations implement the 4M-setting multiplexed acquisition end to end: for M=3,4,5 at a common budget its mean phase-map RMSE is 0.689-0.794 times a separately compiled statewise scan, and a blind-interaction test yields 300/300 global-audit rejections versus 1/300 for target faces. These results estimate the error generator of a diagonal successful block under a specified acquisition model; they are not unknown-basis Hamiltonian identification, arbitrary-channel tomography, or hardware certification.
• Abstract（参考訳）: 意図された条件相の正確な測定は、その宣言された一般化ゲート同値類に多ビット位相ゲートを配置しない。 連結グラフ上のラムゼー測度は、目標相対固有位相写像を再構成し、ウォルシュ変換は、分岐依存係数だけで大域同値を決定できない選択対数分岐において、サイクル当たりの分光誤差発生器を生成する。 重量が m の対角的なパウリ-Z のドレッシングは、乗法的ブール-モダス不変量から正確に分岐非依存の基準を導出し、有限ショット数で所定の許容条件下でのパス/フェイル/未解決決定に変換し、モデルの拒絶から分離する。 共有制御のC^mZゲートの場合、円形の目標面コントラストはそれぞれの意図した条件相を分離するが、支持定理は複数の目標または外部の観客が存在すると、すべての目標面に見えない相互作用を示す。 任意の整数位相のコントラストに有界なクレーマー・ラオを導出し、均一な (m+1) ボディ面の4^mの試行回路スケーリングを復元し、可視的損失、隠蔽生存、読み出し混乱、相関ノイズからの劣化を定量化するとともに、系統的バイアスはモデル拒絶を誘発する。 M=3,4,5 の場合、平均位相マップRMSE は、個別にコンパイルされたステートワイズスキャンの0.689-0.794 倍であり、ブラインド・インタラクションテストは、ターゲットの顔に対して300/300のグローバル・オーディット・リジェクションをもたらす。 これらの結果は,特定の獲得モデルの下での対角的成功ブロックの誤差生成を推定するものであり,未知基底ハミルトン同定,任意のチャネルトモグラフィ,ハードウェア認証などではない。

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