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Enregistrement W4389891443 · doi:10.1103/prxquantum.4.040345

Reconstructing Complex States of a <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"><mml:mn>20</mml:mn></mml:math>-Qubit Quantum Simulator

2023· article· en· W4389891443 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePRX Quantum · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeAustrian Science FundEuropean CommissionRussian Science FoundationCompute Canada
Mots-clésQuantum computerComputer scienceQuantumQubitQuantum algorithmStatistical physicsAlgorithmQuantum mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A prerequisite to the successful development of quantum computers and simulators is precise understanding of the physical processes occurring therein, which can be achieved by measuring the quantum states that they produce. However, the resources required for traditional quantum state estimation scale exponentially with the system size, highlighting the need for alternative approaches. Here, we demonstrate an efficient method for reconstruction of significantly entangled multiqubit quantum states. Using a variational version of the matrix-product-state ansatz, we perform the tomography (in the pure-state approximation) of quantum states produced in a 20-qubit trapped-ion Ising-type quantum simulator, using the data acquired in only 27 bases, with 1000 measurements in each basis. We observe superior state-reconstruction quality and faster convergence compared to the methods based on neural-network quantum state representations: restricted Boltzmann machines and feed-forward neural networks with autoregressive architecture. Our results pave the way toward efficient experimental characterization of complex states produced by the quench dynamics of many-body quantum systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle