量子态断层扫描 (QST) 仍然是对量子设备进行基准测试和验证的主要方法;然而,由于所需的总状态副本数量和经典计算资源呈指数增长,它在大型量子系统中的应用变得不切实际。最近,经典阴影 (CS) 方法作为一种计算效率更高的替代方法被引入,能够准确预测关键的量子态特性。尽管 CS 方法有诸多优势,但仍有一个关键问题:CS 方法是否可以扩展以执行具有保证性能的 QST。在本文中,我们通过引入一种基于 Haar 随机投影测量的投影经典阴影 (PCS) 方法来应对这一挑战,该方法可以保证 QST 的性能。PCS 通过在目标子空间上加入一个投影步骤来扩展标准 CS 方法。对于由 n 个量子比特组成的一般量子态,我们的方法至少需要 O (4 n ) 个总状态副本才能实现重建密度矩阵与真实密度矩阵之间 Frobenius 范数的有界恢复误差,对于秩 r < 2 n 的状态,该误差降至 O (2 nr ) — 在两种情况下均满足信息论最优界限。对于矩阵积算子状态,我们证明了 PCS 方法可以仅用 O ( n 2 ) 个总状态副本即可恢复真实状态,从而改进了之前建立的 O ( n 3 ) 的 Haar 随机界限。模拟结果进一步验证了所提 PCS 方法的有效性。
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