Dimension-adaptive machine learning-based quantum state reconstruction

Sanjaya Lohani

doi:10.1007/s42484-022-00088-8

Dimension-adaptive machine learning-based quantum state reconstruction

2022-12-26

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AI

DOI：10.1007/s42484-022-00088-8

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我们介绍了一种使用专门在m个量子位上训练的基于机器学习的重建系统在n个量子位的系统上执行量子态重建的方法，其中m & GE; n。这种方法消除了将所考虑的系统的维度与用于训练的模型的维度精确匹配的必要性。我们通过使用专门在包含至少一个额外量子位的系统上训练的基于机器学习的方法，在一个，两个和三个量子位的随机采样系统上执行量子态重建来演示我们的技术。基于机器学习的方法所需的重建时间比训练时间明显更有利; 因此，该技术可以通过利用单个神经网络进行维数可变状态重建来提供整体资源节省，从而避免了为每个希尔伯特空间训练专用机器学习系统的需要。

Keyword:

Machine learning

Quantum state tomography

Neural networks

Monotonicity

Dimension-adaptive machine learning-based quantum state reconstruction

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