We discuss adaptive tomography in superconducting circuits based on ambiguous measurements. Adaptive tomography, a type of quantum system state tomography, has been widely researched to enable faster tomography. In one study, adaptive tomography utilizing a method that aligns a measurement axis with the state of a qubit within an optical system based on projective measurements showed significantly higher efficiency compared to conventional state tomography methods. However, such a dramatic improvement have theoretical limitations when applied in systems relying on indistinct measurements. We proposed a new adaptive tomography approach in systems based on indistinct measurements by designing measurement axes in a new direction. We verified the approach by using a transmon system, which is one of superconducting qubit systems. The efficiency of this method was quantified by determining how many ensembles are required to achieve a specific error bound for tomography results. The predicted efficiency based on system variables was $33.74%$, while experimentation yielded an actual efficiency of $15.06%$.
이 논문에서는 불명확한 측정을 기반으로 하는 초전도 회로에서의 적응 토모그래피 방식을 다루었다. 적응 토모그래피 방식은 양자 시스템의 상태 토모그래피 방식의 일종으로 더 빠른 토모그래피가 가능하도록 하는 방식으로 널리 연구되었다. 한 연구에서는 프로젝티브 측정 방식을 기반으로 하는 광학 시스템에서 한 측정 축을 큐빗의 상태와 평행하도록 변경하는 방식을 이용한 적응 토모그래피를 이용해 일반적인 상태 토모그래피 방식보다 매우 높은 효율을 보여주었다. 하지만, 이러한 드라마틱한 향상은 불명확한 측정을 기반으로 하는 시스템에서는 적용에 이론적인 한계가 있다. 우리는 측정 축을 새로운 방향으로 설계함으로써 불명확한 측정을 기반으로 하는 시스템에서의 새로운 적응 토모그래피 방식을 제안하였다. 초전도 큐빗 시스템의 일종인 트랜스몬 시스템을 이용하여 해당 방식을 실험적으로 검증하였다. 이 방식의 효율은 토모그래피 결과의 오류가 특정 값 내로 제한되는데 필요한 측정 앙상블의 수가 얼마나 감소하는지로 정량화 했으며, 시스템 변수를 통해 계산한 값으로는 $33.74%$의 효율을 예측했으며, 실제 실험을 통해서 얻은 값으로는 $15.06%$의 효율을 얻어내었다.
