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Erschienen in: Quantum Information Processing 3/2017

01.03.2017

Evolution prediction from tomography

verfasst von: Jason M. Dominy, Lorenzo Campos Venuti, Alireza Shabani, Daniel A. Lidar

Erschienen in: Quantum Information Processing | Ausgabe 3/2017

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Abstract

Quantum process tomography provides a means of measuring the evolution operator for a system at a fixed measurement time t. The problem of using that tomographic snapshot to predict the evolution operator at other times is generally ill-posed since there are, in general, infinitely many distinct and compatible solutions. We describe the prediction, in some “maximal ignorance” sense, of the evolution of a quantum system based on knowledge only of the evolution operator for finitely many times \(0<\tau _{1}<\dots <\tau _{M}\) with \(M\ge 1\). To resolve the ill-posedness problem, we construct this prediction as the result of an average over some unknown (and unknowable) variables. The resulting prediction provides a description of the observer’s state of knowledge of the system’s evolution at times away from the measurement times. Even if the original evolution is unitary, the predicted evolution is described by a non-unitary, completely positive map.

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16.
Metadaten
Titel
Evolution prediction from tomography
verfasst von
Jason M. Dominy
Lorenzo Campos Venuti
Alireza Shabani
Daniel A. Lidar
Publikationsdatum
01.03.2017
Verlag
Springer US
Erschienen in
Quantum Information Processing / Ausgabe 3/2017
Print ISSN: 1570-0755
Elektronische ISSN: 1573-1332
DOI
https://doi.org/10.1007/s11128-017-1524-z

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