凸最適化による簡単で信頼性のある雑音耐性連続変数量子状態トモグラフィー【JST・京大機械翻訳】

Strandberg Ingrid

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212430254253 整理番号：22P0294196

凸最適化による簡単で信頼性のある雑音耐性連続変数量子状態トモグラフィー【JST・京大機械翻訳】

Simple, reliable and noise-resilient continuous-variable quantum state tomography with convex optimization

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発行年： 2022年02月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

量子状態トモグラフィーと呼ばれるプロセス,測定データからの未知量子状態の正確な再構成は,量子情報処理技術の開発において重要な成分である。長年にわたって多くの異なるトモグラフィー法が提案されてきた。最尤推定は顕著な例であり,長期間の最も一般的な方法である。最近,より先進的なニューラルネットワーク法が始まった。ここでは,凸最適化に基づいて概念的かつ実用的に単純な連続可変状態再構成のための方法を提示する。コンベックス最適化は,プロセストモグラフィーと量子ビット状態トモグラフィーのために使用されたが,連続可変量子状態トモグラフィーのために見落とされてきた。ホモダインとヘテロダイン測定の両方に対して,熱雑音と不完全検出によって崩壊したデータからの根底にある状態の高忠実度再構成を実証した。他の方法に対する主要な利点は,凸最適化アルゴリズムが最適解に収束することを保証することである。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

量子光学一般 , 量子力学一般

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