格子ゲージ理論のランダム化された測定プロトコル

格子ゲージ理論のランダム化された測定プロトコル

タイムスタンプ：27年2024月9日44:XNUMX AM

ジェイコブ・ブリンゲワット1,2、ジョナサン・クンジュンメン1,2、ニクラス・ミュラー3

1量子情報およびコンピュータサイエンス合同センター、NIST /メリーランド大学、カレッジパーク、メリーランド20742、米国
2共同量子研究所/NIST、メリーランド大学、カレッジパーク、メリーランド州 20742、米国
3InQubator for Quantum Simulation (IQuS)、ワシントン大学物理学科、シアトル、ワシントン州 98195、米国。

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抽象

古典的なシャドウ、エンタングルメント トモグラフィー、ランダム化ベンチマークなどのランダム化測定プロトコルは、観測量の推定、状態トモグラフィーの実行、または量子状態のエンタングルメント特性の抽出を行うための強力な技術です。量子状態の複雑な構造を解明することは一般に難しく、リソースを大量に消費しますが、自然界の量子システムは対称性によって厳しく制約されていることがよくあります。これは、私たちが提案する対称性を意識したランダム化測定スキームによって活用でき、測定コストの削減、実験における対称性に基づく誤差の軽減の可能化、（格子）ゲージ理論のもつれ構造の差別化測定の可能化など、対称性のないランダム化に比べて明らかな利点が得られます。そして潜在的には、既存および近い将来の実験におけるトポロジカルに秩序化された状態の検証です。重要なのは、対称ブラインドのランダム化測定プロトコルとは異なり、これらの後者のタスクは、密度行列の完全な再構成によって対称性を再学習することなく実行できます。

格子ゲージ理論のランダム化された測定プロトコル PlatoBlockchain Data Intelligence。垂直検索。あい。

注目の画像: 対称ブラインドアプローチと比較して、状態の対称構造を保存する、対称性を意識したランダム化測定プロトコルの概略図。

人気の要約

量子状態は指数関数的な情報をエンコードする可能性があります。通常、1 回の測定で明らかになるこの情報はごくわずかです。ランダム化された測定プロトコルは、この制限を克服するための有望な手段を提供し、比較的少ない測定を必要としながら、多くの関心のある量にアクセスできるようにします。この研究では、人工量子システムおよび自然量子システムにおける普遍的な状況、つまり対称性の存在を利用することにより、ランダム化測定ツールボックスを強化することを提案します。私たちの対称性を意識したアプローチは、完全なトモグラフィーを必要とせずに、量子多体システムのもつれ構造を抽出する直接的な方法をもたらします。主な用途の 1 つは、合成量子材料におけるトポロジー的に秩序化された相の研究と検証であり、フォールトトレラントな量子情報処理を可能にするためのステップ、または量子シミュレーション実験におけるゲージ理論のもつれ構造の測定です。

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【184] D. Gross、K。Audenaert、J。Eisert、J。Math。 Phys。 48、052104（2007）。
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【185] RA Low、arXiv プレプリント arXiv:1006.5227 (2010)。
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【186] P. Dulian および A. Sawicki、arXiv プレプリント arXiv:2210.07872 (2022)。
https：/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.2210.07872
arXiv：2210.07872

【187] https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.shgo.html、
https:/ / docs.scipy.org/ doc/ scipy/ reference/ generated/ scipy.optimize.shgo.html

によって引用

[1] Niklas Mueller、Joseph A. Carolan、Andrew Connelly、Zohreh Davoudi、Eugene F. Dumitrescu、および Kübra Yeter-Aydeniz、「格子ゲージ理論における動的量子相転移ともつれトモグラフィーの量子計算」、 PRX Quantum 4 3、030323（2023）.

[2] アンドレア・ブルガレッリとマルコ・パネロ、「非平衡モンテカルロシミュレーションからのもつれエントロピー」、 Journal of High Energy Physics 2023 6、30（2023）.

[3] Dongjin Lee および Beni Yoshida、「ランダムに監視された量子コード」、 arXiv：2402.00145, (2024).

[4] Yongtao Zhan、Andreas Elben、Hsin-Yuan Huang、Yu Tong、「未知の量子力学における保存則の学習」、 arXiv：2309.00774, (2023).

[5] Edison M. Murairi および Michael J. Cervia、「量子ビットごとの対角化による回路深さの削減」、 フィジカルレビューA 108 6、062414（2023）.

[6] Jesús Cobos、David F. Locher、Alejandro Bermudez、Markus Müller、Enrique Rico、「ノイズを意識した変分固有ソルバー: 格子ゲージ理論の散逸ルート」、 arXiv：2308.03618, (2023).

[7] レント・ナガノ、アレクサンダー・ミーセン、小野寺民也、イヴァノ・タヴェルネッリ、フランチェスコ・タッキーノ、寺師耕司、「高エネルギー物理学における量子シミュレーションのための量子データ学習」、 フィジカルレビューリサーチ5 4、043250（2023）.

上記の引用は SAO / NASA ADS （最後に正常に更新された2024-03-28 01:48:03）。 すべての出版社が適切で完全な引用データを提供するわけではないため、リストは不完全な場合があります。

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