量子状態断層撮影のためのユニバーサル編集

ユニバーサルコンピレーションは、訓練可能な単一をターゲットユニタリにコンパイルするトレーニングプロセスです。深度回路の圧縮からデバイスベンチマークや量子エラー軽減までの膨大な潜在的なアプリケーションがあります。ここでは、低濃度の量子回路での量子状態断層撮影のユニバーサルコンパイルアルゴリズムを提案します。fubini-study距離を訓練可能なコスト関数として適用し、さまざまな勾配ベースの最適化を採用しています。さまざまな訓練可能な単一トポロジの性能と、高い効率を得るためのさまざまなオプティマイザーの訓練性を評価し、堅牢な忠実度における回路の深さの重要な役割を明らかにします。結果は、この分野で同様の方法であるシャドウトモグラフィー法に匹敵します。私たちの作品は、量子状態断層撮影の効率を最大化するためのユニバーサルコンパイルアルゴリズムの適切な能力を表しています。さらに、それは量子計量およびセンシングのアプリケーションを約束し、さまざまな量子コンピューティングタスクの短期量子コンピューターに適用されます。

Universal compilation is a training process that compiles a trainable unitary into a target unitary. It has vast potential applications from depth-circuit compressing to device benchmarking and quantum error mitigation. Here we propose a universal compilation algorithm for quantum state tomography in low-depth quantum circuits. We apply the Fubini-Study distance as a trainable cost function and employ various gradient-based optimizations. We evaluate the performance of various trainable unitary topologies and the trainability of different optimizers for getting high efficiency and reveal the crucial role of the circuit depth in robust fidelity. The results are comparable with the shadow tomography method, a similar fashion in the field. Our work expresses the adequate capability of the universal compilation algorithm to maximize the efficiency in the quantum state tomography. Further, it promises applications in quantum metrology and sensing and is applicable in the near-term quantum computers for various quantum computing tasks.