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我们通过使用KRAUS操作员学习过程表示，对离散和连续变量量子系统执行量子过程断层扫描（QPT）。Kraus形式确保重建过程是完全积极的。为了使过程跟踪保留，我们在优化过程中使用了所谓的Stiefel歧管上使用受约束的梯度 - 偏生（GD）方法，以获取Kraus oberators。我们的Ansatz使用几个Kraus操作员来避免直接估计大型过程矩阵，例如Choi矩阵，用于低级量子过程。GD-QPT匹配压缩 - 感应（CS）的性能和预测的最小二乘（PLS）QPT的基准测试中，具有两倍的随机过程，但是通过结合这两种方法的最佳功能来发光。类似于CS（但与PLS不同），GD-QPT可以仅从少量随机测量中重建一个过程，并且类似于PLS（但与CS不同），它也适用于更大的系统尺寸，最多可至少五个Qubits。我们设想，GD-QPT的数据驱动方法可以成为一种实用工具，可大大降低中等规模量子系统中QPT的成本和计算工作。
通过学习Kraus操作员
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