1Groupe de recherche en photonique, INTEC, Université de Gand – imec, Sint-Pietersnieuwstraat 41, 9000 Gand, Belgique
2Télécom Paris et Institut Polytechnique de Paris, LTCI, 20 Place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau, France
3Xanadu, Toronto, ON, M5G 2C8, Canada
4Centre Kadanoff de physique théorique et Institut Enrico Fermi, Département de physique, Université de Chicago, Chicago, IL 60637
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Abstract
Des circuits quantiques optiques linéaires dotés de détecteurs de résolution du nombre de photons (PNR) sont utilisés à la fois pour l'échantillonnage de bosons gaussiens (GBS) et pour la préparation d'états non gaussiens tels que les états Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP), cat et NOON. Ils sont cruciaux dans de nombreux schémas d’informatique quantique et de métrologie quantique. L'optimisation classique des circuits avec des détecteurs PNR est un défi en raison de leur espace de Hilbert exponentiellement grand, et quadratiquement plus difficile en présence de décohérence lorsque les vecteurs d'état sont remplacés par des matrices de densité. Pour résoudre ce problème, nous introduisons une famille d'algorithmes qui calculent les probabilités de détection, les états conditionnels (ainsi que leurs gradients par rapport aux paramétrisations du circuit) avec une complexité comparable au cas sans bruit. En conséquence, nous pouvons simuler et optimiser des circuits avec deux fois plus de modes qu’auparavant, en utilisant les mêmes ressources. Plus précisément, pour un circuit bruité en mode $M$ avec des modes détectés $D$ et des modes non détectés $U$, la complexité de notre algorithme est $O(M^2 prod_{i mskip2mu in mskip2mu U} C_i^2 prod_{ i mskip2mu in mskip2mu D} C_i)$, plutôt que $O(M^2 prod_{mskip2mu i mskip2mu in mskip2mu D mskip3mu cup mskip3mu U} C_i^2)$, où $C_i$ est la coupure Fock du mode $i$ . Dans un cas particulier, notre approche propose une accélération quadratique complète pour le calcul des probabilités de détection, car dans ce cas tous les modes sont détectés. Enfin, ces algorithmes sont implémentés et prêts à être utilisés dans la bibliothèque open source d'optimisation photonique MrMustard.
Des versions animées de certaines figures du manuscrit (GIF) sont incluses dans les documents supplémentaires.
Résumé populaire
Les scientifiques peuvent s’appuyer sur des ordinateurs classiques pour simuler et optimiser ces circuits. Cependant, de telles simulations numériques sont fondamentalement difficiles, surtout à mesure que la taille du circuit augmente (si les circuits quantiques pouvaient être simulés efficacement, ils ne seraient pas en mesure de surpasser les ordinateurs classiques en premier lieu). Plus précisément, à mesure que les circuits grandissent, le temps nécessaire aux simulations et la mémoire informatique requise augmentent de façon exponentielle. Il n’y a pas grand-chose que l’on puisse faire pour échapper à cela.
Ce défi devient encore plus grand lorsque l'on s'éloigne des circuits idéaux et que l'on prend en compte qu'une partie de la lumière s'échappe inévitablement du circuit. L’intégration de tels effets réalistes ajoute une augmentation quadratique des demandes de calcul en plus de la croissance exponentielle existante. Dans ce manuscrit, nous introduisons une nouvelle famille d’algorithmes capables de prendre en compte de tels effets du monde réel sans ajouter de charge quadratique supplémentaire. Cela nous permet de simuler et d’optimiser des circuits réalistes avec le même effort que des circuits idéaux.
► Données BibTeX
► Références
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Cité par
[1] Pranav Chandarana, Koushik Paul, Mikel Garcia-de-Andoin, Yue Ban, Mikel Sanz et Xi Chen, « Algorithme d'optimisation quantique contre-diabatique photonique », arXiv: 2307.14853, (2023).
Les citations ci-dessus proviennent de SAO / NASA ADS (dernière mise à jour réussie 2023-08-30 03:00:49). La liste peut être incomplète car tous les éditeurs ne fournissent pas de données de citation appropriées et complètes.
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- La source: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-08-29-1097/
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