[논문 리뷰] Device-Independent Inference of Physical Devices: Theory and Implementation

Michele Dall’Arno, Francesco Buscemi외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 03.

Atomic and Subatomic Physics Research인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 입력 상태나 측정 설정에 대한 사전 지식 없이, 관측된 데이터에서만 기반하여 장치 독립적인 방법으로 양자 채널을 재구성하는 것을 제안한다. 최소 설명 원칙을 사용하여 장치의 행동을 관측된 데이터로부터 유추한다. 이 방법은 해석적으로 해결 가능하며 초전도 큐비트를 사용한 실험적으로 검증되었으며, 양자 톰그래피의 가정 없이 높은 정밀도로 양자 채널을 재구성한다.

ABSTRACT

Given a physical device as a black box, one can in principle fully reconstruct its input-output transfer function by repeatedly feeding different input probes through the device and performing different measurements on the corresponding outputs. However, for such a complete tomographic reconstruction to work, full knowledge of both input probes and output measurements is required. Such an assumption is not only experimentally demanding, but also logically questionable, as it produces a circular argument in which the characterization of unknown devices appears to require other devices to have been already characterized beforehand. Here, we introduce a method to overcome such limitations present in usual tomographic techniques. We show that, even without any knowledge about the tomographic apparatus, it is still possible to infer the unknown device to a high degree of precision, solely relying on the observed data. This is achieved by employing a criterion that singles out the minimal explanation compatible with the observed data. Our method, that can be seen as a device-independent analogue of tomography, is solved analytically and experimentally tested in an actual implementation with superconducting qubits for a broad class of quantum channels.

연구 동기 및 목표

• 양자 톰그래피에서 발생하는 순환적 의존성 문제를 해결하기 위해, 장치 특성화에 사전 캘리브레이션된 프로브와 측정 장치가 필요로 하는 문제를 해결한다.
• 입력 상태나 측정 장치에 대한 지식 없이도 알려지지 않은 물리적 장치의 입력-출력 행동을 완전히 재구성할 수 있도록 한다.
• 이론적으로 타당하고 실험적으로 실현 가능한 장치 독립적 양자 장치 특성화 방법을 개발한다.
• 초전도 큐비트를 활용한 실제 양자 플랫폼에서 제안된 방법의 실현 가능성과 정확성을 입증한다.

제안 방법

• 이 방법은 관측된 데이터와 일치하는 최소한의 설명을 선택하는 기준을 사용하여, 장치와 측정 장치에 대한 가정을 최소화한다.
• 재구성 문제를 관측된 통계에 의해 제약을 받는 양자 채널에 대한 최적화 문제로 공식화하며, 입력 상태나 측정 연산자에 대한 지식이 필요로 하지 않는다.
• 양자 채널의 구조와 관측된 데이터를 활용하여 볼록 최적화 프레임워크를 통해 장치의 작동 방식을 추론한다.
• 이론적 유도 결과로, 일반적인 조건 하에서 최소 설명이 유일하게 정확한 채널을 식별함을 보여준다.
• 초전도 큐비트를 사용하여 실험적으로 구현되었으며, 랜덤화된 입력 상태와 측정 결과를 활용해 채널을 추론한다.
• 알려진 기준과의 비교를 통해 유추된 채널의 정밀도와 강건성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 입력 상태나 측정 설정에 대한 사전 지식 없이도 양자 장치를 완전히 특성화할 수 있는가?
• RQ2 유추된 장치 모델이 관측된 데이터와 호환되면서도 최소한의 설명이 되기 위한 기준은 무엇인가?
• RQ3 톰그래피 가정 없이 관측된 통계만으로 얼마나 정확하게 양자 채널을 재구성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 초전도 큐비트와 같은 실제 양자 하드웨어 플랫폼에서 실험적으로 실현 가능한가?
• RQ5 장치 특성화가 없는 상황에서 최소 설명 원칙과 진정한 물리적 채널 간의 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 입력-출력 통계 관측만으로도 입력 상태나 측정 장치에 대한 지식 없이도 고정밀도로 양자 채널을 재구성하는 데 성공하였다.
• 최소 설명 기준은 일반적인 조건 하에서 정확한 채널을 유일하게 식별하여 과적합과 순환적 의존성을 방지한다.
• 이론적 분석 결과, 해가 노이즈와 유한한 표본 수 하에서도 해석적으로 구할 수 있고 안정적임을 확인하였다.
• 초전도 큐비트를 활용한 실험적 구현을 통해 다양한 양자 채널의 정확한 재구성을 실현하였다.
• 결과적으로 장치 독립적 추론이 캘리브레이션된 프로브나 측정이 필요 없이도 표준 톰그래피 수준의 성능을 달성함을 보였다.
• 실험적 비완전성에 대해 강건하며, 알려지지 않은 양자 장치를 자가 일관성 있게 특성화할 수 있는 프레임워크를 제공한다.