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摘要。量子状态断层扫描(QST)是用于重建未知量子状​​态的量子信息处理(QIP)的基本技术。但是,常规的QST方法受所需的测量数量的限制,这使得它们对于大规模量子系统不切实际。为了克服这一挑战,我们提出了量子机学习(QML)技术的整合,以提高QST的效率。在本文中,我们对QST的各种方法进行了全面研究,包括经典和量子方法。我们还为QST实施了不同的QML方法,并证明了它们在包括多Qubit网络在内的各种模拟和实验量子系统上的有效性。我们的结果表明,我们基于QML的QST方法可以实现高保真度(98%),其测量值明显少于常规方法,这使其成为实用QIP应用的有希望的工具。

arxiv:2308.10327v1 [Quant-ph] 2023年8月20日

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