Menyesuaikan Model Kebisingan Kuantum dengan Data Tomografi

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Abstrak

Kehadiran noise saat ini menjadi salah satu kendala utama dalam mencapai komputasi kuantum skala besar. Strategi untuk mengkarakterisasi dan memahami proses kebisingan dalam perangkat keras kuantum adalah bagian penting dalam mitigasinya, terutama karena biaya koreksi kesalahan penuh dan toleransi kesalahan berada di luar jangkauan perangkat keras saat ini. Efek non-Markovian adalah jenis kebisingan yang sangat tidak menguntungkan, karena lebih sulit dianalisis menggunakan teknik standar dan lebih sulit dikendalikan menggunakan koreksi kesalahan. Dalam karya ini kami mengembangkan serangkaian algoritma yang efisien, berdasarkan teori matematika persamaan master Markovian yang ketat, untuk menganalisis dan mengevaluasi proses kebisingan yang tidak diketahui. Dalam kasus dinamika yang konsisten dengan evolusi Markovian, algoritme kami menghasilkan Lindbladian yang paling sesuai, yaitu generator saluran kuantum tanpa memori yang paling mendekati data tomografi hingga presisi yang diberikan. Dalam kasus dinamika non-Markovian, algoritme kami mengembalikan ukuran non-Markovianitas yang kuantitatif dan bermakna secara operasional dalam hal penambahan noise isotropik. Kami menyediakan implementasi Python untuk semua algoritme kami, dan membandingkannya pada serangkaian contoh 1 dan 2-qubit dari data tomografi derau yang disintesis, yang dihasilkan menggunakan platform Cirq. Hasil numerik menunjukkan bahwa algoritme kami berhasil mengekstraksi deskripsi lengkap Lindbladian yang paling sesuai dengan dinamika yang diukur, dan dalam menghitung nilai akurat non-Markovianitas yang cocok dengan perhitungan analitis.

Gambar unggulan: Mengekstraksi generator Lindblad yang paling sesuai dari data tomografi saluran kuantum.

Ringkasan populer

Komputer kuantum menawarkan kemungkinan untuk melaksanakan tugas-tugas tertentu jauh lebih cepat daripada komputer klasik – seperti simulasi materi, masalah optimasi, dan fisika dasar. Namun komputer kuantum sangat rentan terhadap kesalahan – jika tidak ada langkah yang diambil untuk mengatasi gangguan pada perangkat komputasi kuantum, maka kesalahan akan dengan cepat membanjiri komputasi yang sedang dilakukan. Oleh karena itu, metode untuk mengkarakterisasi dan memahami proses kebisingan dalam perangkat kuantum sangatlah penting. Dalam makalah ini kami mengembangkan algoritma yang efisien untuk mengkarakterisasi proses kebisingan dalam perangkat komputasi kuantum, berdasarkan teknik eksperimental standar. Algoritme ini mengambil keluaran eksperimen ini, dan memberikan deskripsi proses fisik mendasar yang paling sesuai dengan data eksperimen. Pengetahuan tentang proses fisik ini dapat membantu para insinyur memahami perilaku perangkat mereka, dan membantu orang yang menggunakan perangkat tersebut dalam merancang algoritma kuantum yang tahan terhadap jenis kebisingan yang paling umum di perangkat tersebut.

► data BibTeX

@article{Onorati2023fittingquantumnoise, doi = {10.22331/q-2023-12-05-1197}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-12-05-1197}, title = {Fitting quantum noise models to tomography data}, author = {Onorati, Emilio and Kohler, Tamara and Cubitt, Toby S.}, journal = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, publisher = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volume = {7}, pages = {1197}, month = dec, year = {2023} }

► Referensi

[1] John Preskill. “Komputasi Kuantum di era NISQ dan seterusnya”. Dalam: Quantum 2 (2018), hal. 79. https:///doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79.
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79

[2] Jens Eisert dkk. “Sertifikasi dan benchmarking kuantum”. Dalam: Nature Review Physics 2 (7 2020), hlm.382–390. https:///doi.org/10.1038/s42254-020-0186-4.
https://doi.org/10.1038/s42254-020-0186-4

[3] G. Lindblad. “Pada generator semigrup dinamis kuantum”. Dalam: Kom. Matematika. Fis. 48.2 (1976), hlm.119–130. https:///doi.org/10.1007/BF01608499.
https: / / doi.org/ 10.1007 / BF01608499

[4] Vittorio Gorini, Andrzej Kossakowski, dan ECG Sudarshan. "Semigrup dinamis yang sepenuhnya positif dari sistem level-N". Dalam: Jurnal Fisika Matematika 17.5 (1976), hlm.821–825. https:///doi.org/10.1063/1.522979.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.522979

[5] Barbara M. Terhal dan Guido Burkard. “Perhitungan kuantum yang toleran terhadap kesalahan untuk kebisingan non-Markovian lokal”. Dalam: Tinjauan Fisik A 71.1 (2005). https:///doi.org/10.1103/physreva.71.012336.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.71.012336

[6] Dorit Aharonov, Alexei Kitaev, dan John Preskill. “Komputasi Kuantum Toleransi Kesalahan dengan Kebisingan Berkorelasi Jangka Panjang”. Dalam: Surat Tinjauan Fisik 96.5 (2006). https:///doi.org/10.1103/physrevlett.96.050504.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevlett.96.050504

[7] Hui Khoon Ng dan John Preskill. “Perhitungan kuantum yang toleran terhadap kesalahan versus kebisingan Gaussian”. Dalam: Tinjauan Fisik A 79.3 (2009). https:///doi.org/10.1103/physreva.79.032318.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.79.032318

[8] MM Wolf, J. Eisert, TS Cubitt, dan JI Cirac. “Menilai Dinamika Kuantum Non-Markovian”. Dalam: Fis. Pendeta Lett. 101 (15 2008), hal. 150402. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.101.150402.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.101.150402

[9] GW Stewart dan Ji-guang Sun. Teori Perturbasi Matriks. Pers Akademik, 1990.

[10] https:///github.com/quantumlib/Cirq.
https: / / github.com/ quantumlib / Cirq

[11] Ángel Rivas, Susana F Huelga, dan Martin B Plenio. “Quantum non-Markovianity: karakterisasi, kuantifikasi, dan deteksi”. Dalam: Laporan Kemajuan Fisika 77.9 (2014), hal. 094001. https:///doi.org/10.1088/0034-4885/77/9/094001.
https://doi.org/10.1088/0034-4885/77/9/094001

[12] Carole Addis, Bogna Bylicka, Dariusz Chruscinski, dan Sabrina Maniscalco. “Studi perbandingan ukuran non-Markovianitas dalam model satu dan dua qubit yang dapat dipecahkan secara tepat”. Dalam: Fis. Pdt. A 90 (5 2014), hal. 052103. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.90.052103.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.90.052103

[13] Li Li, Michael JW Hall, dan Howard M. Wiseman. “Konsep kuantum non-Markovianitas: Sebuah hierarki”. Dalam: Laporan Fisika 759 (2018). Konsep non-Markovianitas kuantum: Hierarki, hal.1 –51. https:///doi.org/10.1016/j.physrep.2018.07.001.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.physrep.2018.07.001

[14] Dariusz Chruscinski dan Sabrina Maniscalco. “Tingkat Non-Markovianitas Evolusi Kuantum”. Dalam: Fis. Pendeta Lett. 112 (12 2014), hal. 120404. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.112.120404.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.112.120404

[15] Michael M. Wolf dan J. Ignacio Cirac. “Membagi Saluran Kuantum”. Dalam: Komunikasi dalam Fisika Matematika 279 (1 2008), hlm.147–168. https:///doi.org/10.1007/s00220-008-0411-y.
https: / / doi.org/ 10.1007 / s00220-008-0411-y

[16] SC Hou, XX Yi, SX Yu, dan CH Oh. “Ukuran non-Markovianitas alternatif dengan pembagian peta dinamis”. Dalam: Fis. Pdt. A 83 (6 2011), hal. 062115. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.83.062115.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.83.062115

[17] Simon Milz, MS Kim, Felix A. Pollock, dan Kavan Modi. “Divisibilitas Sepenuhnya Positif Tidak Berarti Markovianitas”. Dalam: Fis. Pendeta Lett. 123 (4 2019), hal. 040401. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.123.040401.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.123.040401

[18] Toby Cubitt, Jens Eisert, dan Michael Wolf. “Kompleksitas Menghubungkan Saluran Kuantum dengan Persamaan Utama”. Dalam: Komunikasi dalam Fisika Matematika 310 (2 2009), hlm.383–418. https:///doi.org/10.1007/s00220-011-1402-y.
https: / / doi.org/ 10.1007 / s00220-011-1402-y

[19] Johannes Bausch dan Toby Cubitt. “Kompleksitas keterbagian”. Dalam: Aljabar Linier dan Penerapannya 504 (2016), hlm.64–107. https:///doi.org/10.1016/j.laa.2016.03.041.
https: / / doi.org/ 10.1016 / j.laa.2016.03.041

[20] Ángel Rivas, Susana F. Huelga, dan Martin B. Plenio. “Keterikatan dan Non-Markovianitas Evolusi Kuantum”. Dalam: Surat Tinjauan Fisik 105.5 (2010). https:///doi.org/10.1103/physrevlett.105.050403.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevlett.105.050403

[21] Kang-Da Wu dkk. “Mendeteksi non-Markovianitas melalui koherensi terukur: teori dan eksperimen”. Dalam: npj Quantum Information 6 (1 2020), hal. 55. https:///doi.org/10.1038/s41534-020-0283-3.
https://doi.org/10.1038/s41534-020-0283-3

[22] AR Usha Devi, AK Rajagopal, dan Sudha. “Dinamika kuantum sistem terbuka dengan keadaan awal yang berkorelasi, peta yang tidak sepenuhnya positif, dan non-Markovianitas”. Dalam: Fis. Pendeta A 83 (2 2011), hal. 022109. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.83.022109.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.83.022109

[23] Shunlong Luo, Shuangshuang Fu, dan Lagu Hongting. “Mengukur non-Markovianitas melalui korelasi”. Dalam: Fis. Pendeta A 86 (4 2012), hal. 044101. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.86.044101.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.86.044101

[24] Elsi-Mari Laine, Jyrki Piilo, dan Heinz-Peter Breuer. “Ukur proses kuantum non-Markovianitas”. Dalam: Tinjauan Fisik A 81.6 (2010). https:///doi.org/10.1103/physreva.81.062115.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physreva.81.062115

[25] Xiao-Ming Lu, Xiaoguang Wang, dan CP Sun. “Aliran informasi Quantum Fisher dan proses sistem terbuka non-Markovian”. Dalam: Fis. Pendeta A 82 (4 2010), hal. 042103. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.82.042103.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.82.042103

[26] Heinz-Peter Breuer, Elsi-Mari Laine, dan Jyrki Piilo. “Ukur Derajat Perilaku Non-Markovian Proses Kuantum dalam Sistem Terbuka”. Dalam: Surat Tinjauan Fisik 103.21 (2009). https:///doi.org/10.1103/physrevlett.103.210401.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevlett.103.210401

[27] Bogna Bylicka, Dariusz Chruscinski, dan Sabrina Maniscalco. Non-Markovianitas sebagai Sumber Daya Teknologi Kuantum. 2013. arXiv: 1301.2585 [kuant-ph].
arXiv: 1301.2585

[28] Salvatore Lorenzo, Francesco Plastina, dan Mauro Paternostro. “Karakterisasi geometris non-Markovianitas”. Dalam: Fis. Pendeta A 88 (2 2013), hal. 020102. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.88.020102.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.88.020102

[29] Felix A. Pollock, César Rodríguez-Rosario, Thomas Frauenheim, Mauro Paternostro, dan Kavan Modi. “Kondisi Markov Operasional untuk Proses Kuantum”. Dalam: Fis. Pendeta Lett. 120 (4 2018), hal. 040405. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.040405.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.120.040405

[30] Kade Head-Marsden, Stefan Krastanov, David A. Mazziotti, dan Prineha Narang. “Menangkap dinamika non-Markovian pada komputer kuantum jangka pendek”. Dalam: Fis. Pdt Penelitian 3 (1 2021), hal. 013182. https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.013182.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.3.013182

[31] Murphy Yuezhen Niu dkk. Mempelajari Kebisingan Kuantum Non-Markovian dari Spektroskopi Swap yang Ditingkatkan Moire dengan Algoritma Evolusi Mendalam. 2019. arXiv: 1912.04368 [kuant-ph].
arXiv: 1912.04368

[32] IA Luchnikov, SV Vintskevich, DA Grigoriev, dan SN Filippov. “Dinamika Kuantum Non-Markovian Pembelajaran Mesin”. Dalam: Surat Tinjauan Fisik 124.14 (2020). https:///doi.org/10.1103/physrevlett.124.140502.
https: / / doi.org/ 10.1103 / physrevlett.124.140502

[33] IA Luchnikov dkk. Menyelidiki dinamika kuantum non-Markovian dengan analisis berbasis data: Di luar model pembelajaran mesin 'kotak hitam'. Fis. Penelitian Pdt. 4, 043002, 2022. [quant-ph].
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.4.043002

[34] Stephen Boyd dan Lieven Vandenberghe. Optimasi Cembung. Cambridge University Press, 2004. https:///doi.org/10.1017/CBO9780511804441.
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511804441

[35] Steven Diamond dan Stephen Boyd. “CVXPY: Bahasa pemodelan yang disematkan Python untuk optimasi cembung”. Dalam: Jurnal Penelitian Pembelajaran Mesin 17.83 (2016), hlm.1–5.

[36] Akshay Agrawal, Robin Verschueren, Steven Diamond, dan Stephen Boyd. “Sistem penulisan ulang untuk masalah optimasi cembung”. Dalam: Jurnal Pengendalian dan Keputusan 5.1 (2018), hlm.42–60.

[37] E.Davies. “Matriks Markov yang Dapat Disematkan”. Dalam: Elektron. J.Mungkin. 15 (2010), hlm.1474–1486. https:///doi.org/10.1214/EJP.v15-733.
https://doi.org/10.1214/EJP.v15-733

[38] Kamil Korzekwa dan Matteo Lostaglio. “Keunggulan Kuantum dalam Mensimulasikan Proses Stokastik”. Dalam: Fis. Pdt. X 11 (2 2021), hal. 021019. https:///doi.org/10.1103/PhysRevX.11.021019.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.11.021019

[39] David E.Evans. “Peta aljabar operator yang sepenuhnya positif secara kondisional”. Dalam: Jurnal Matematika Triwulanan 28.3 (1977), hlm.271–283. https:///doi.org/10.1093/qmath/28.3.271.
https: / / doi.org/ 10.1093 / qmath / 28.3.271

[40] Jyrki Piilo, Sabrina Maniscalco, Kari Härkönen, dan Kalle-Antti Suominen. “Lompatan Kuantum Non-Markovian”. Dalam: Fis. Pendeta Lett. 100 (18 2008), hal. 180402. https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.100.180402.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.100.180402

[41] https://gitlab.com/TamaraKohler/non-markovianity.
https://gitlab.com/TamaraKohler/non-markovianity.

[42] Z.Hradil. “Estimasi keadaan kuantum”. Dalam: Fis. Pendeta A 55 (3 1997), R1561–R1564. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.55.R1561.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.55.R1561

[43] Daniel FV James, Paul G. Kwiat, William J. Munro, dan Andrew G. White. “Pengukuran qubit”. Dalam: Fis. Pendeta A 64 (5 2001), hal. 052312. https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.64.052312.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.64.052312

[44] Robin Blume-Kohout. “Estimasi keadaan kuantum yang optimal dan andal”. Dalam: Jurnal Fisika Baru 12.4 (2010), hal. 043034. https:///doi.org/10.1088/1367-2630/12/4/043034.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/12/4/043034

[45] VI Danilov dan VV Shokurov. Geometri Aljabar I. Kurva Aljabar, Manifold dan Skema Aljabar. Jil. 23. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1994. https:///doi.org/10.1007/978-3-642-57878-6.
https://doi.org/10.1007/978-3-642-57878-6

[46] SH Weintraub. Bentuk Kanonik Jordan: Teori dan Praktek. Kuliah Sintesis Matematika dan Statistika. Penerbit Morgan dan Claypool, 2009. https://doi.org/10.2200/S00218ED1V01Y200908MAS006.
https://doi.org/10.2200/S00218ED1V01Y200908MAS006

[47] Erika Andersson, James D. Cresser, dan Michael JW Hall. “Menemukan dekomposisi Kraus dari persamaan master dan sebaliknya”. Dalam: Jurnal Optik Modern 54.12 (2007), hlm.1695–1716. https:///doi.org/10.1080/09500340701352581.
https: / / doi.org/ 10.1080 / 09500340701352581

[48] Gabriel O. Samach dkk. Tomografi Lindblad dari Prosesor Kuantum Superkonduktor. Fis. Pdt. Diterapkan 18, 064056, 2022. [quant-ph].
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.18.064056

[49] Tosio Kato. Teori perturbasi untuk operator linier. Jil. 132. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1995. https://doi.org/10.1007/978-3-642-66282-9.
https://doi.org/10.1007/978-3-642-66282-9

[50] DJ Hartfield. “Kumpulan Matriks Padat yang Dapat Diagonalisasi”. Dalam: Prosiding American Mathematical Society 123.6 (1995), hlm.1669–1672.

[51] David Pérez-García, Michael M. Wolf, Denes Petz, dan Mary Beth Ruskai. “Kontrativitas peta positif dan pelestarian jejak berdasarkan norma Lp”. Dalam: Jurnal Fisika Matematika 47.8 (2006), hal. 083506. https:///doi.org/10.1063/1.2218675.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.2218675

[52] Alexander Schnell, André Eckardt, dan Sergey Denisov. “Apakah ada Floquet Lindbladian?” Dalam: Fis. Pdt. B 101 (10 2020), hal. 100301. https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.101.100301.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.101.100301

[53] Alexander Schnell, Sergey Denisov, dan André Eckardt. “Ekspansi frekuensi tinggi untuk generator Lindblad periodik waktu”. Dalam: Fis. Pdt.B 104 (16 2021), hal. 165414. https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.104.165414.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.104.165414

[54] Leonid Khachiyan dan Lorant Porkolab. “Menghitung titik integral dalam himpunan semi aljabar cembung”. Dalam: Prosiding Simposium Tahunan ke-38 tentang Landasan Ilmu Komputer. IEEE. 1997, hlm.162–171.

[55] John E.Mitchell. “Pemrograman Integer: Algoritma Cabang dan Potong”. Dalam: Ensiklopedia Optimasi. Ed. oleh Christodoulos A. Floudas dan Panos M. Pardalos. Boston, MA: Springer US, 2009, hlm.1643–1650. https:///doi.org/10.1007/978-0-387-74759-0287.
https://doi.org/10.1007/978-0-387-74759-0_287

Dikutip oleh

[1] Christiane P. Koch, Ugo Boscain, Tommaso Calarco, Gunther Dirr, Stefan Filipp, Steffen J. Glaser, Ronnie Kosloff, Simone Montangero, Thomas Schulte-Herbrüggen, Dominique Sugny, dan Frank K. Wilhelm, “Kontrol optimal kuantum dalam teknologi kuantum. Laporan strategis tentang status, visi, dan tujuan saat ini untuk penelitian di Eropa”, arXiv: 2205.12110, (2022).

[2] Ryan Levy, Di Luo, dan Bryan K. Clark, "Bayangan Klasik untuk Tomografi Proses Kuantum pada Komputer Kuantum Jangka Dekat", arXiv: 2110.02965, (2021).

[3] Dominik Hangleiter, Ingo Roth, Jens Eisert, dan Pedram Roushan, “Identifikasi Hamiltonian yang tepat dari prosesor kuantum superkonduktor”, arXiv: 2108.08319, (2021).

[4] Gabriel O. Samach, Ami Greene, Johannes Borregaard, Matthias Christandl, Joseph Barreto, David K. Kim, Christopher M. McNally, Alexander Melville, Bethany M. Niedzielski, Youngkyu Sung, Danna Rosenberg, Mollie E. Schwartz, Jonilyn L. Yoder, Terry P. Orlando, Joel I. -Jan Wang, Simon Gustavsson, Morten Kjaergaard, dan William D. Oliver, “Lindblad Tomografi dari Prosesor Kuantum Superkonduktor”, Tinjauan Fisik Diterapkan 18 6, 064056 (2022).

[5] Miha Papič dan Inés de Vega, “Karakterisasi lingkungan qubit berbasis jaringan saraf”, Ulasan Fisik A 105 2, 022605 (2022).

[6] James Sud, Jeffrey Marshall, Zhihui Wang, Eleanor Rieffel, dan Filip A. Wudarski, “Kerangka kerja peta ganda untuk karakterisasi kebisingan komputer kuantum”, Ulasan Fisik A 106 1, 012606 (2022).

[7] Brian Doolittle, Tom Bromley, Nathan Killoran, dan Eric Chitambar, “Variational Quantum Optimization of Nonlocality in Noisy Quantum Networks”, arXiv: 2205.02891, (2022).

[8] Markus Hasenöhrl dan Matthias C. Caro, “Semigrup dinamis kuantum dan klasik dari saluran super dan saluran semikausal”, Jurnal Fisika Matematika 63 7, 072204 (2022).

[9] Emilio Onorati, Tamara Kohler, dan Toby S. Cubitt, “Menyesuaikan dinamika Markovian yang bergantung pada waktu ke saluran kuantum yang bising”, arXiv: 2303.08936, (2023).

Kutipan di atas berasal dari SAO / NASA ADS (terakhir berhasil diperbarui, 2023-12-05 14:26:01). Daftar ini mungkin tidak lengkap karena tidak semua penerbit menyediakan data kutipan yang cocok dan lengkap.

Tidak dapat mengambil Crossref dikutip oleh data selama upaya terakhir 2023-12-05 14:25:59: Tidak dapat mengambil data yang dikutip oleh untuk 10.22331 / q-2023-12-05-1197 dari Crossref. Ini normal jika DOI terdaftar baru-baru ini.

Makalah ini diterbitkan dalam Quantum di bawah Creative Commons Attribution 4.0 Internasional (CC BY 4.0) lisensi. Hak cipta tetap berada pada pemegang hak cipta asli seperti penulis atau lembaganya.

Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
Sumber: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-12-05-1197/

Stempel Waktu: Desember 5, 2023

Stempel Waktu: November 28, 2022

Menyesuaikan model kebisingan kuantum dengan data tomografi

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Abstrak

Ringkasan populer

► data BibTeX

► Referensi

Dikutip oleh

Lebih dari Jurnal Kuantum

Korelasi dalam tipikal dan solusi afirmatif untuk dugaan entropi katalitik yang tepat

Peristiwa dalam mekanika kuantum secara maksimal non-mutlak

Pengukuran sindrom adaptif untuk koreksi kesalahan gaya pendek

Pengaturan Parameter dalam Optimasi Perkiraan Kuantum dari Masalah Tertimbang

Demon Photonic Maxwell yang Ditingkatkan dengan Pemandian yang Berhubungan

Rekayasa terbalik dari transfer keadaan cepat di antara osilator yang digabungkan

Metode Hibridisasi untuk Simulasi Kuantum dalam Gambar Interaksi

Menghindari hambatan simetri dan meminimalkan overhead pengukuran pemecah eigen kuantum variasional adaptif

Penemuan Digital dari 100 Eksperimen Kuantum yang beragam dengan PyTheus

Kompleksitas Pengambilan Sampel Gaussian Boson Bipartit

Tentang Kami

Pencarian Vertikal & Ai

Platform

Tetap Berhubung

Akun