Gradient-descent methods for scalable quantum detector tomography
Dit artikel introduceert een op gradiëntdaling gebaseerde methode voor schaalbare kwantumdetectortomografie die, in vergelijking met beperkte convexe optimalisatie, snellere en even nauwkeurige reconstructies van POVM's biedt, zelfs bij ruis en beperkte bronnen, met een uitbreiding naar fasegevoelige detectoren via parametrisering op de complexe Stiefel-mannigfaltigheid.