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J-GLOBAL ID：201802279125811347   整理番号：18A0260544

高次元量子状態トモグラフィーのための密度行列の効率的再構成【Powered by NICT】

Efficient reconstruction of density matrices for high dimensional quantum state tomography

著者 (4件)： Zhang Jiaojiao (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Li Kezhi (Imperial College London, London W12 0NN, United Kingdom) ,  Cong Shuang (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China) ,  Wang Haitao (Beijing Institute of Satellite Information Engineering, Beijing 100086, China)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 139  ページ： 136-142  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の量子状態トモグラフィー(QST)は,量子状態を再構成するために多数の測定を必要とする。圧縮センシング(CS)理論のおかげで,はるかに少ない数の測定を与えられた許容できる精度で純粋なまたはほぼ純粋な量子状態を回復することができる。しかし,CSに基づくQSTのほとんどの既存のアルゴリズムでは速度が遅いと実際に実装することは困難である。CS理論と実用的QST間のギャップを埋めるために,本論文では,まず,短のための反復収縮しきい値アルゴリズム(ISTA),IST ADMMと組み合わせた改良交互方向乗数法(ADMM),非常に低い数測定の特にQST問題の効率の改善を目的としたを適用した。IST ADMMは大規模行列の逆行列を計算する避け,計算時間と必要なメモリ空間を減少させた。計算複雑性は著者らの以前の研究で固定点ADMMの最小二乗(QSTで広く使用されている),O(m d 4)のためのO(d 6)から減少し,IST ADMMのO(m d 2)することである。提案したアルゴリズムは,より少ない数の測定を提供した高次元の量子状態を再構成するために,実用的にする。シミュレーションにより,提案したアルゴリズムの優位性を検証し,96.17%の精度で,多くの既存および著者らの以前の研究よりも速いと8量子ビット密度行列を再構築するために3.13分を要する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *トモグラフィー ,  最小二乗法 ,  計算量 ,  逆行列 ,  CPU時間 ,  *再構成 ,  *密度行列 ,  記憶装置 ,  アルゴリズム ,  *高次元
準シソーラス用語： 量子ビット ,  圧縮センシング ,  *量子状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 圧縮センシング ,  量子状態トモグラフィー ,  ADMM ,  ISTA

分類 (3件)： 計算理論  (JB02000A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高次元 ,  量子状態 ,  トモグラフィー ,  密度行列 ,  再構成