Quantum Fisher Information Tensor and Diagnostic Metrics for Qubit Architectures: Towards Informational Nanotechnologies at the Nanoscale
17–31 (2026)
PACS numbers: 03.65.Ta, 03.65.Yz, 03.67.-a, 03.67.Lx, 73.21.La, 85.25.Am, 85.35.Be
Надійшла 12 січня 2026 р.
Квантові обчислення все частіше розглядають як частину інформаційних нанотехнологій, де надійна діягностика в реалістичних умовах шуму є критично важливою. Канали деполяризації зазвичай використовують як фундаментальний модель квантового шуму, але систематичні діягностичні рамки все ще недостатньо розроблено. Ми впроваджуємо структурований підхід щодо обчислювальних методів для каналів деполяризації, встановлюємо формальні критерії, такі як метрична надійність, і розробляємо діягностичні карти та тензори квантової інформації за Фішером (КІФ). Символічне моделювання матриць густини в умовах шуму уможливлює аналітично розраховувати компоненти КІФ, виявляючи ізотропію та виродження тензорів у критичній точці колапсу Блохової сфери. Порівняння квантових метрик, включаючи чистоту, ентропію, точність, Блохову норму та девіяцію Блохового кута (ДБК), виявляє різну чутливість. Примітно, що чистота й ентропія сягають своїх крайнощів з мінімальною невизначеністю, тоді як Блохова норма та ДБК швидко виявляють втрату орієнтації й інверсію Блохового вектора. Класифікацію субкритичного стиснення Блохової сфери, критичного колапсу та надкритичної інверсії підтверджено, причому ДБК служить операційним граничним маркером. Потенційні застосування включають тестування надійности квантових процесорів, діягностику декогеренції в нанорозмірних пристроях і порівняльну аналізу квантових вентилів. Ця робота є одним з перших в Україні систематичних досліджень деполяризувального квантового шумового каналу, що розширює національну експертизу в діягностичних інструментах для квантових нанотехнологій.
КЛЮЧОВІ СЛОВА: квантова нанотехнологія, канал деполяризації, квантова інформація за Фішером, колапс Блохової сфери, діягностичні метрики, девіяція Блохового кута
ЛІТЕРАТУРА
- M. Nayak and S. K. Moharana, NanoMind: Exploring Synergies in Nanotechnology and Machine Learning, 27: 197 (2025); https://doi.org/10.1007/978-3-031-77296-2_9
- Q. Dai, C.-Y. Lu, and Z. Sun, Nanoscale, 15, Iss. 26: 10858 (2023); https://doi.org/10.1039/D3NR90099A
- Talha Nadeem, Tariq Rafique, Waseem Khan, Sahadat Khandakar, Ahmad Alkhayyat, Mahesh Lohith K S, Zemate Achraf Abdelghafour, and Sedra Moulay Brahim, Nanotechnology Perceptions, 20: Iss. 15: 248 (2024); https://doi.org/10.62441/nano-ntp.vi.3463
- M. Urbanek, B. Nachman, V. R. Pascuzzi, A. He, C. W. Bauer, and W. A. de Jong. Phys. Rev. Lett., 127, Iss. 27: 270502 (2021); https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.270502
- B. Khanal and P. Rivas, Mathematics, 12, Iss. 9: 1385 (2024); https://doi.org/10.3390/math12091385
- A. Blais, A. L. Grimsmo, S. M. Girvin, and A. Wallraff, Reviews of Modern Physics, 93, Iss. 2: 025005 (2021); https://doi.org/10.1103/RevModPhys.93.025005
- A. Somoroff, Q. Ficheux, R. A. Mencia, H. Xiong, R. Kuzmin, and V. E. Manucharyan. Phys. Rev. Lett, 130, Iss. 26: 267001 (2023); https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.130.267001
- E. Martinez, A. deMarti iOlius, and P. M. Crespo, Phys. Rev. A, 108, Iss. 3: 032602 (2023); https://doi.org/10.1103/PhysRevA.108.032602
- S. L. Braunstein and C. M. Caves, Phys. Rev. Lett, 72, Iss. 22: 3439 (1994); https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.72.3439
- G. Wójtowicz, S. F. Huelga, M. M. Rams, and M. B. Plenio, Phys. Rev. A, 112, Iss. 5: 052410 (2025); https://doi.org/10.1103/xjln-7ddy
- M. A. Nielsen and I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information: 10th Anniversary Edition (Cambridge Univ. Press: 2010).
- P. Denes and C. G. Ghinea, Quantum Probability and Related Topics. Proceedings of the 30th Conference (23–28 November, 2009) (Eds. Rolando Rebolledo and Miguel Orszag) (Santiago, Chile: 2011), p. 261–281; https://doi.org/10.1142/9789814338745_0015
- M. Yu, D. Li, J. Wang, Y. Chu, P. Yang, M. Gong, N. Goldman, and J. Cai, Phys. Rev. Research, 3, Iss. 4: 043122 (2021); https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.043122
- M. Hayashi and Y. Ouyang, Quantum, 9: 1806 (2025); https://doi.org/10.22331/q-2025-07-22-1806
- J. R. Hervas, A. Z. Goldberg, A. S. Sanz, Z. Hradil, J. Reh áč ek, and L. L. S á nchez-Soto, Phys. Rev. Lett, 134, Iss. 1: 010804 (2025); https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.134.010804
- J. Liu, H. Yuan, X.-M. Lu, and X. Wang, Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 53: 023001 (2019); https://doi.org/10.1088/1751-8121/ab5d4d
- F. Albarelli, M. G. Genoni, M. A. C. Rossi, and D. Tomaselli, Quantum, 2: 110 (2018); https://doi.org/10.22331/q-2018-12-03-110
- S. Daffer, K. Wódkiewicz, J. D. Cresser, and J. K. McIver, Phys. Rev. A, 70, Iss. 1: 010304R (2004); https://doi.org/10.1103/PhysRevA.70.010304
- A. O. T. Pang, N. Lupu-Gladstein, H. Ferretti, Y. B. Yilmaz, A. Brodutch, and A. M. Steinberg, Quantum, 7: 1125 (2023); https://doi.org/10.22331/q-2023-10-03-1125
- A. Abu-Nada, S. Banerjee, and A. Sabale, Phys. Rev. A, 110, Iss. 5: 052209 (2024); https://doi.org/10.1103/PhysRevA.110.052209
- T. Patro, K. Mukherjee, and N. Ganguly, Quantum Inf. Process., 23: 228 (2024); https://doi.org/10.1007/s11128-024-04439-1
- B. Khanal and P. Rivas, Mathematics, 12, Iss. 9: 1385 (2024); https://doi.org/10.3390/math12091385
- C. K. Burrell, Phys. Rev. A, 80, Iss. 4: 042330 (2009); https://doi.org/10.1103/PhysRevA.80.042330