יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

תכנות סמי-מוגדר ללמידת ערוצי קוונטי

Semidefinite Programming for Quantum Channel Learning
חוקרים מציגים שיטה חדשה ללמידת ערוצי קוונטי באמצעות תכנות סמי-מוגדר. השיטה מאפשרת לשחזר ערוצים קוונטיים מנתונים קלאסיים. המחקר יכול לתרום לפיתוח טכנולוגיות קוונטיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2601.12502v2 Announce Type: replace Abstract: The problem of reconstructing a quantum channel from a sample of classical data is considered. When the total fidelity can be represented as a ratio of two quadratic forms (e.g., in the case of mapping a mixed state to a pure state, projective operators, unitary learning, and others), Semidefinite Programming (SDP) can be applied to solve the fidelity optimization problem with respect to the Choi matrix. A remarkable feature of SDP is that the optimization is convex, which allows the problem to be efficiently solved by a variety of numerical algorithms. We have tested several commercially available SDP solvers, all of which allowed for the reconstruction of quantum channels of different forms. A notable feature is that the Kraus rank of t
קרא במקור המקורי