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连续变量门隐形传态和玻色子码纠错
我们研究了使用由通过分束器发送的纯乘积态形成的纠缠态进行连续变量门隐形传态。我们表明，对于（通常）非幺正门，此类状态是 Choi 态，并且我们推导出隐形传态的相关 Kraus 算子，该算子可用于实现输入状态上的非高斯、非幺正量子操作。通过这一结果，我们展示了如何使用门隐形传态对使用 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 代码编码的玻色子量子比特进行纠错。该结果是在确定性产生的宏节点簇状态的背景下提出的，这些状态由恒定深度线性光学网络生成，并补充了 GKP 状态的概率供应。我们的技术的结果是，无需主动压缩操作即可实现门隐形传态和纠错的状态注入——这是量子光学实现的实验瓶颈。
量子仪器的设备独立表征
人们正在努力表征通常的冯·诺依曼模型无法捕捉到的测量值。例如，参考文献 [ 28 , 29 ] 展示了如何表征非正交投影的秩一 POVM。人们对其测量后状态不完全由与测量结果相关的 Kraus 算子确定，而且还取决于输入状态的测量知之甚少。在这种情况下，必须一起考虑测量统计数据和测量后状态，以验证测量是否实现了扰动和信息增益之间的理想权衡。这种量子仪器 [ 30 ]，有时称为弱测量 [ 31 ]，在实践中比投影或秩一测量更有效，例如用于产生随机性。虽然基于投影测量的随机性生成至少需要与认证随机比特数一样多的最大纠缠态，但原则上可以通过应用不破坏纠缠的连续量子仪器从单个最大纠缠态中提取任意数量的随机比特[32, 33, 34, 35]。因此，对此类测量的认证并不
量子信息处理的数学导论
1 数学框架 5 1.1 希尔伯特空间. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 无界算子和谱测度. . . 13 1.3 量子理论的概率结构. . . . . 16 准备. . . . . . . . . . . 17 测量. . . . . . . . . . . . 19 概率. . . . . . . . . . . . . 20 可观测量和期望值. . . . . . 23 1.4 凸性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 凸集和极值点 . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 状态混合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 主化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 凸泛函 . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 熵. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 复合系统和简化系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Choi 矩阵 . ...
慕尼黑，2024 年 9 月 9 日
由 Laura Classen、Michael Knap、Johannes Knolle、Barbara Kraus、Sanjay Moudgalya、Marko Ljubotina、Frank Pollmann 和 Peter Rabl 领导的凝聚态和量子信息理论小组预计将于 2025 年秋季任命一名或多名博士后研究员（开始日期灵活）。我们正在寻找对凝聚态或量子信息理论感兴趣的候选人，包括：量子多体系统、纠缠、非平衡量子动力学、量子材料、强关联电子、物质的拓扑相、超导性、量子光学、超冷量子气体、量子模拟、量子计算和量子设备验证。如有疑问，请发送您的简历和简短的研究陈述。候选人还应安排两位熟悉其工作的科学家提交推荐信。申请和支持材料应通过以下方式提交到学术工作在线：https://academicjobsonline.org/ajo/jobs/28357
一种在量子计算设备上演化开放量子动力学的量子算法
设计用于模拟量子系统的量子算法已经取得了巨大的进步，但尽管开放量子动力学在建模大多数现实物理模型中的系统-环境相互作用方面具有重要意义，但很少有研究开发开放量子动力学的量子算法。在这项工作中，我们提出并演示了一种通用量子算法，用于在量子计算设备上演化开放量子动力学。控制时间演化的 Kraus 算子可以转换为酉矩阵，并由 Sz.-Nagy 定理保证最小膨胀。这允许通过酉量子门演化初始状态，同时使用的资源比传统的 Stinespring 膨胀所需的资源少得多。我们使用 IBM Qiskit 量子模拟器和 IBM Q 5 Tenerife 量子设备在振幅阻尼通道上演示了该算法。所提出的算法不需要特定的动力学模型或量子通道分解，因此可以轻松推广到其他开放量子动力学模型。
影响报告22024
Rajiv and Bhagya Devulapalli Leonard and Patricia DiNote Diamond Business Communications Jorge Diaz and Ingrid Hernquist Laura Dimaggio Paul F. Dosch Linda and Jeff Dougherty Brian Engstrom* Colleen Flanagan Damon Flynn Fox Rothschild, LLP Susan and Howard Freeman Kathryn Fuller* GEICO Local Office Gerhart Electric, Inc. Vanguard Charitable Glenn和Ellen Perillo慈善捐赠基金的Peter Gilligan Gilligan Familaite Fund先生和夫人慈善基金，Fidelity慈善慈善机构Irene Irene Goldfarb Kierstin Gray Diane和Stephen Hamer Hanlon Niemann＆Wright，P.C。大卫·哈维尔·道格拉斯·霍诺德·霍诺德·阿尔克斯·汉尼克·卡罗尔和斯蒂芬·亨特·帕利沃伊家族基金会indegene razia和nasri jebran josloff工业有限责任公司纳丁和戴维·凯瑟·凯瑟·卡恩斯·卡恩斯·卡恩斯kraus
有条件的概率和干扰有或没有确定因果秩序的广义测量
在广义测量理论的背景下，格里森 - 布希定理确保了相关概率函数的独特形式。最近，在Flatt等人中。物理。修订版a 96，062125（2017），随后的测量值已被衍生而来的案例及其概括（克劳斯更新规则）。在这里，我们调查了随后测量的特殊情况，其中中间测量是两个测量值（A或B）的组成以及未定义因果秩序的情况（A和B或B和A）。在两种情况下都可能出现干扰效应。我们表明，关联的概率不能单一写，并且其参数上的分布属性不能被视为理所当然。两个概率表达式对应于出生规则和经典概率；它们与获得中间测量的定义结果的内在可能性有关。对于有限的因果秩序，还推导了因果不平等。在使用玩具模型的框架内研究了两种情况之间的边界，该框架是带有可移动束分配器的马赫 - 齐汉德干涉仪。
一种用于高效量子机器学习的改进去极化方法
摘要：嘈杂中型量子 (NISQ) 时代的量子计算已在机器学习、优化和密码学中展现出良好的应用前景。尽管取得了这些进展，但由于系统噪声、错误和退相干，挑战依然存在。这些系统噪声使量子系统的模拟变得复杂。去极化通道是模拟量子系统噪声的标准工具。然而，当我们的硬件资源有限时，为实际应用建模这种噪声在计算上是昂贵的，就像在 NISQ 时代的情况一样。这项工作提出了一种单量子位去极化通道的改进表示。我们的改进通道使用两个仅基于 X 和 Z Pauli 矩阵的 Kraus 运算符。我们的方法将每个通道执行的计算复杂度从六次矩阵乘法降低到四次。在 Iris 数据集上对量子机器学习 (QML) 模型进行的实验跨越各种电路深度和去极化率，验证了我们的方法在提高效率的同时保持了模型的准确性。这种简化的噪声模型使得去极化下的量子电路模拟更具可扩展性，从而提高了 NISQ 时代的能力。
论量子信道的混合酉秩
在量子信息理论中，对于任何维度为 n 的正整数，混合酉量子信道是那些可以用 n × n 复酉矩阵的共轭凸组合表示的线性映射。我们考虑任何此类信道的混合酉秩，它是这种形式表达所需的最少不同酉共轭个数。我们确定了混合酉信道的混合酉秩 N 和 Choi 秩 r 之间的几种新关系，Choi 秩等于该信道的 Kraus 表示所需的最少非零项个数。最值得注意的是，我们证明了对每个混合酉信道都有不等式 N ≤ r 2 − r + 1 满足（当 r = 2 时，等式 N = 2 也是如此），并且我们展示了已知的第一个满足 N > r 的混合酉信道的例子。具体来说，我们证明对于无穷多个正整数 d （包括每个素数幂 d ），存在 Choi 秩为 d + 1 和混合酉秩为 2 d 的混合酉信道。我们还研究了混合酉 Werner-Holevo 信道的混合酉秩。