Repositorio Institucional
Repositorio Institucional
CONICET Digital
  • Inicio
  • EXPLORAR
    • AUTORES
    • DISCIPLINAS
    • COMUNIDADES
  • Estadísticas
  • Novedades
    • Noticias
    • Boletines
  • Ayuda
    • General
    • Datos de investigación
  • Acerca de
    • CONICET Digital
    • Equipo
    • Red Federal
  • Contacto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
  • INFORMACIÓN GENERAL
  • RESUMEN
  • ESTADISTICAS
 
Artículo

Selective and efficient quantum process tomography in arbitrary finite dimension

Perito, IgnacioIcon ; Roncaglia, Augusto JoseIcon ; Bendersky, Ariel MartinIcon
Fecha de publicación: 12/2018
Editorial: American Physical Society
Revista: Physical Review A
ISSN: 2469-9926
e-ISSN: 2469-9934
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Física Atómica, Molecular y Química

Resumen

The characterization of quantum processes is a key tool in quantum information processing tasks for several reasons: on one hand, it allows one to acknowledge errors in the implementations of quantum algorithms; on the other, it allows one to characterize unknown processes occurring in nature. Bendersky, Pastawski, and Paz [A. Bendersky, F. Pastawski, and J. P. Paz, Phys. Rev. Lett. 100, 190403 (2008)PRLTAO0031-900710.1103/PhysRevLett.100.190403; Phys. Rev. A 80, 032116 (2009)PLRAAN1050-294710.1103/PhysRevA.80.032116] introduced a method to selectively and efficiently measure any given coefficient from the matrix description of a quantum channel. However, this method heavily relies on the construction of maximal sets of mutually unbiased bases (MUBs), which are known to exist only when the dimension of the Hilbert space is the power of a prime number. In this article, we lift the requirement on the dimension by presenting two variations of the method that work on arbitrary finite dimensions: one uses tensor products of maximal sets of MUBs, and the other uses a dimensional cutoff of a higher prime power dimension.
Palabras clave: Quantum process tomography , Mutually unbiased bases , Quantum information
Ver el registro completo
 
Archivos asociados
Thumbnail
 
Tamaño: 208.5Kb
Formato: PDF
.
Descargar
Licencia
info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution 2.5 Unported (CC BY 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/96787
DOI: http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevA.98.062303
URL: https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.98.062303
URL: https://arxiv.org/abs/1808.01258
Colecciones
Articulos(ICC)
Articulos de INSTITUTO DE INVESTIGACION EN CIENCIAS DE LA COMPUTACION
Articulos(IFIBA)
Articulos de INST.DE FISICA DE BUENOS AIRES
Citación
Perito, Ignacio; Roncaglia, Augusto Jose; Bendersky, Ariel Martin; Selective and efficient quantum process tomography in arbitrary finite dimension; American Physical Society; Physical Review A; 98; 6; 12-2018; 1-8
Compartir
Altmétricas
 

Enviar por e-mail
Separar cada destinatario (hasta 5) con punto y coma.
  • Facebook
  • X Conicet Digital
  • Instagram
  • YouTube
  • Sound Cloud
  • LinkedIn

Los contenidos del CONICET están licenciados bajo Creative Commons Reconocimiento 2.5 Argentina License

https://www.conicet.gov.ar/ - CONICET

Inicio

Explorar

  • Autores
  • Disciplinas
  • Comunidades

Estadísticas

Novedades

  • Noticias
  • Boletines

Ayuda

Acerca de

  • CONICET Digital
  • Equipo
  • Red Federal

Contacto

Godoy Cruz 2290 (C1425FQB) CABA – República Argentina – Tel: +5411 4899-5400 repositorio@conicet.gov.ar
TÉRMINOS Y CONDICIONES