Quantum state tomography seeks to reconstruct an unknown state from measurement statistics. A finite measurement (POVM) is \emph{pure-state informationally complete} (PSI-Complete) if the outcome probabilities determine any pure state up to a global phase. We study \emph{rank-one} POVMs that are minimally sufficient for this task. We call such a POVM \emph{vital} if it is PSI-Complete but every proper subcollection is not PSI-Complete. We prove sharp upper bounds on the size of vital rank-one POVMs in dimension \(n\): the size is at most \(\binom{n+1}{2}\) over \(\mathbb{R}\) and at most \(n^{2}\) over \(\mathbb{C}\), and we give constructions that attain these bounds. In the real case, we further exhibit a connection to block designs: whenever \(w \mid n(n-1)\), an \((n,w,w-1)\) design produces a vital rank-one POVM with \(n + n(n-1)/w\) outcomes. We provide explicit constructions for \(w=2,n-1\), and \(n\).


翻译:量子态层析旨在通过测量统计重构未知量子态。若一个有限测量(POVM)的结果概率能确定任意纯态(忽略全局相位),则称其为纯态信息完备(PSI-Complete)的。本研究聚焦于实现该任务所需的最小秩一POVM:若一个POVM是PSI-Complete的,但其任意真子集均非PSI-Complete,则称其为关键POVM。我们证明了维度 \(n\) 下关键秩一POVM规模的严格上界:在实数域 \(\mathbb{R}\) 中规模不超过 \(\binom{n+1}{2}\),在复数域 \(\mathbb{C}\) 中不超过 \(n^{2}\),并给出了达到这些界限的构造。在实数情形中,我们进一步揭示了其与区组设计的关联:当 \(w \mid n(n-1)\) 时,一个 \((n,w,w-1)\) 设计可生成具有 \(n + n(n-1)/w\) 个结果的关键秩一POVM。我们针对 \(w=2,n-1\) 和 \(n\) 给出了显式构造。

0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2022】黎曼扩散模型
专知会员服务
42+阅读 · 2022年9月15日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【NeurIPS2022】黎曼扩散模型
专知会员服务
42+阅读 · 2022年9月15日
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
相关资讯
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员