Прецизионная реконструкция поляризационных квантовых состояний в условиях зашумленных измерений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлен алгоритм формирования адекватной модели реконструкции поляризационных квантовых состояний в условиях шума. Для корректного анализа статистики считывания квантовых состояний применена математическая модель нечетких измерений. Показано, что разработанный метод позволяет существенно повысить точность восстановления поляризационных состояний в условиях влияния квантовых шумов и процессов декогерентизации.

Об авторах

И. К. Голышев

Национальный исследовательский университет “МИЭТ”; НИЦ “Курчатовский институт” – ОФТИ им. К.А. Валиева

Email: i.k.golyshev@gmail.com
Москва, Россия; Москва, Россия

Н. А. Богданова

Национальный исследовательский университет “МИЭТ”; НИЦ “Курчатовский институт” – ОФТИ им. К.А. Валиева

Москва, Россия; Москва, Россия

Ю. И. Богданов

Национальный исследовательский университет “МИЭТ”; НИЦ “Курчатовский институт” – ОФТИ им. К.А. Валиева

Москва, Россия; Москва, Россия

В. Ф. Лукичев

НИЦ “Курчатовский институт” – ОФТИ им. К.А. Валиева

Москва, Россия

Список литературы

  1. Богданов Ю.И. , Богданова Н.А., Лукичев В. Ф . Введение в квантовые информационные технологии. Москва: Техносфера, 2025. 468 с.
  2. Hoefler T., Häner T., Troyer M . Disentangling hype from practicality: On realistically achieving quantum advantage // Communications of the ACM, 2023. Vol. 66. № 5. P. 82–8 7.
  3. Toshio R., Akahoshi Y., Fujisaki J., et al . Practical quantum advantage on partially fault-tolerant quantum computer // Physical Review X, 2025. Vol. 15. № 2. P. 021057.
  4. Daley A.J., Bloch I., Kokail C., et al . Practical quantum advantage in quantum simulation // Nature, 2022. Vol. 607. № 7920. P. 66 7–676.
  5. Löschnauer C.M., Toba J.M., Hughes A.C., et al . Scalable, high-fidelity all-electronic control of trapped-ion qubits, arXiv preprint arXiv: 2407.07694, 2024.
  6. Arute F., Arya K., Babbush R., et al . Quantum supremacy using a programmable superconducting processor // Nature, 2019. Vol. 574. № 7779. P. 505–510.
  7. Wendin G., By lander J ., Quantum computer scales up by mitigating errors // Nature, 2023. Vol. 618. P. 462–463.
  8. Hémery K., Ghanem K., Crane E., Campbell S.L., et al . Measuring the Loschmidt amplitude for finite-energy properties of the Fermi-Hubbard model on an ion-trap quantum computer // PRX Quantum, 2024. Vol. 5. № 3. P. 030323.
  9. Aksenov M.A ., Zalivako I.V., Semerikov I.A ., et al . Realizing quantum gates with optically addressable Yb+ 171 ion qudits // Physical Review A, 2023. Vol. 107. № 5. P. 052612.
  10. Bluvstein D., Evered S.J., Geim A.A., et al . Logical quantum processor based on reconfigurable atom arrays // Nature, 2024. Vol. 626. № 7997. P. 58–65.
  11. Manetsch H.J., Nomura G., Bataille E., Leung K.H., Lv X., Endres M ., A tweezer array with 6100 highly coherent atomic qubits, arXiv preprint arXiv: 2403.12021, 2024.
  12. Gupta R.S. , Sundaresan N., Alexander T., et al . Encoding a magic state with beyond break-even fidelity // Nature, 2024. Vol. 625. № 7994. P. 259–263.
  13. Kim Y., Eddins A., Anand S., et al . Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance // Nature, 2023. Vol. 618. № 7965. P. 500–505.
  14. Harper R., Flammia S.T., Wallman J.J . Efficient learning of quantum noise // Nature Physics, 2020. Vol. 16. № 12. P. 1184–1188.
  15. Morvan A., Villalonga B., Mi X. et al . Phase transition in random circuit sampling // Nature, 2024. Vol. 634. № 8033. P. 328–333.
  16. Alexander K., Bahgat A., Benyamini A. et al . manufacturable platform for photonic quantum computing, arXiv preprint arXiv: 2404.17570, 2024.
  17. Shi S., Xu B., Zhang K. et al . High-fidelity photonic quantum logic gate based on near-optimal Rydberg single-photon source // Nature Communications, 2022. Vol. 13. № 1. P. 4454.
  18. Deng Y.H., Gu Y.C., Liu H.L. et al . Gaussian boson sampling with pseudo-photon-number-resolving detectors and quantum computational advantage, Physical Review Lett ers , 2023. Vol. 131. № 15. P. 150601.
  19. Zhou X., Shen A., Hu S. et al . Towards Quantum-Native Communication Systems: New Developments, Trends, and Challenges, arXiv preprint arXiv: 2311.05239, 2023.
  20. Struchalin G.I., Pogorelov I.A., Straupe S.S. et al . Experimental adaptive quantum tomography of two-qubit states // Physical Review A, 2016 . Vol. 93. № 1. P. 012103.
  21. Bogdanov Yu.I., Dmitriev I.A., Banty sh B.I. et al . High-precision tomography of ion qubits based on registration of fluorescent photons // Laser Phys. Lett. 2023. Vol. 20, 065202.
  22. Bogdanov Yu.I., Bogdanova N.A., Kuznetsov Yu.A . et al . Precise Tomography of Qudits // Russian Microelectronics, 2023. Vol. 52. № 3. P. 135–143.
  23. Bogdanov Yu.I., Brida G., Bukeev I.D. et a . Statistical Estimation of Quantum Tomography Protocols Quality // Phys. Rev. A . 2011. Vol. 84. 042108. P. 19.
  24. Bantysh B .I., Bogdanov Yu.I., Bogdanova N.A., Kuznetsov Yu.A . Precise tomography of optical polarization qubits under conditions of chromatic aberration of quantum transformations // Laser Physics Letters, 2020. Vol. 17. № 3. P. 035205.
  25. Нильсен М., Чанг И . Квантовые вычисления и квантовая информация. М.: Мир, 2006. 824 с.
  26. Bogdanov Yu.I., Chernyavskiy A. Yu. , Holevo A.S., Lukichev V.F., Orlikovsky A. A . Mathematical models of quantum noise // International Conference Micro- and Nano-Electronics 2012. SPIE, 2013. Vol. 8700. P. 395–403.
  27. Zyczkowski K., Sommer s H.J ., Induced measures in the space of mixed quantum states // J. of Physics A: Mathematical and General, 2001. Vol. 34. № 35. P. 7111.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».