論文の概要: Bounding Fidelity of Non-Stabilizer States from Local Pauli Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41808v1
• Date: Fri, 30 Oct 2026 14:35:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.772855
• Title: Bounding Fidelity of Non-Stabilizer States from Local Pauli Measurements
• Title（参考訳）: 局所パウリ測定による非安定化剤状態のバウンディング忠実度
• Abstract要約: 非安定化器性(英: Nonstabilizerness、通称マジック)は、普遍量子計算に必須である。 測定オーバーヘッドの低い演算子を選択することにより,非安定化器状態に忠実度を束縛する手法を提案する。 その結果, 測定選択によって誘導される対称性は, 測定コストと計算コストの両方を減少させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.715949869811686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nonstabilizerness, commonly referred to as magic, is essential for universal quantum computation. Yet, for pure $n$-qubit states this property is directly linked to the hardness of direct fidelity estimation. We propose a scheme to bound the fidelity on non-stabilizer states by choosing operators with low measurement overhead and using parallel local Pauli measurements to estimate compatible observables. We selectively measure operators that share a permutational symmetry without imposing any assumption on the physical system. This selection reduces the optimization to a linear program with only $O(n)$ variables for bounding fidelity. Our methods can be extended to bound nonlinear quantities like the purity via convex quadratic programs. For hypergraph states that can exhibit extensive nonstabilizerness, we demonstrate for up to $n=500$ qubits that our framework substantially reduces the measurement overhead under both local and global depolarizing noise. These results show that symmetry induced by measurement selection reduces both measurement and computational costs, enabling scalable characterization of magic resources in quantum computing and quantum networks.
• Abstract（参考訳）: 非安定化器性(英: Nonstabilizerness、通称マジック)は、普遍量子計算に必須である。 しかし、純粋な$n$-qubit状態の場合、この性質は直接忠実度推定の困難さに直接関連している。 観測オーバーヘッドの低い演算子を選択し, パラレル局所パウリ測度を用いて, 互換性のある観測変数を推定することにより, 非安定化器状態の忠実度を束縛する手法を提案する。 物理系の仮定を課すことなく、置換対称性を共有する作用素を選択的に測定する。 この選択は、有界性に対する$O(n)$変数のみを持つ線形プログラムに最適化を還元する。 この手法は凸二次プログラムによって純度のような非線形量に拡張することができる。 広範に非安定化性を示すハイパーグラフ状態に対しては、最大$n=500$ qubitsに対して、我々のフレームワークは局所的および大域的偏極雑音下での測定オーバーヘッドを大幅に低減することを示した。 これらの結果から,測定選択によって誘導される対称性は測定コストと計算コストの両方を低減し,量子コンピューティングや量子ネットワークにおける魔法資源のスケーラブルな評価を可能にした。

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