1फोटोनिक्स रिसर्च ग्रुप, आईएनटीईसी, गेन्ट यूनिवर्सिटी - आईएमसी, सिंट-पीटरस्निउवस्ट्राट 41, 9000 गेन्ट, बेल्जियम
2टेलीकॉम पेरिस और इंस्टीट्यूट पॉलिटेक्निक डी पेरिस, एलटीसीआई, 20 प्लेस मार्गुएराइट पेरी, 91120 पलाइस्यू, फ्रांस
3ज़ानाडू, टोरंटो, ओएनएन, एम 5 जी 2 सी 8, कनाडा
4कडानोफ़ सैद्धांतिक भौतिकी केंद्र और एनरिको फर्मी संस्थान, भौतिकी विभाग, शिकागो विश्वविद्यालय, शिकागो, आईएल 60637
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सार
फोटॉन नंबर रिज़ॉल्विंग (पीएनआर) डिटेक्टरों के साथ रैखिक ऑप्टिकल क्वांटम सर्किट का उपयोग गॉसियन बोसॉन सैंपलिंग (जीबीएस) और गैर-गॉसियन राज्यों जैसे गोट्समैन-किताएव-प्रीस्किल (जीकेपी), कैट और एनओएन राज्यों की तैयारी के लिए किया जाता है। वे क्वांटम कंप्यूटिंग और क्वांटम मेट्रोलॉजी की कई योजनाओं में महत्वपूर्ण हैं। पीएनआर डिटेक्टरों के साथ सर्किट को शास्त्रीय रूप से अनुकूलित करना उनके तेजी से बड़े हिल्बर्ट स्थान के कारण चुनौतीपूर्ण है, और डिकोहेरेंस की उपस्थिति में द्विघात रूप से अधिक चुनौतीपूर्ण है क्योंकि राज्य वैक्टर को घनत्व मैट्रिक्स द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। इस समस्या से निपटने के लिए, हम एल्गोरिदम का एक परिवार पेश करते हैं जो पता लगाने की संभावनाओं, सशर्त राज्यों (साथ ही सर्किट पैरामीट्रिजेशन के संबंध में उनके ग्रेडियेंट) की गणना एक जटिलता के साथ करता है जो शोर रहित मामले से तुलनीय है। परिणामस्वरूप, हम समान संसाधनों का उपयोग करके, पहले की तुलना में दोगुने मोड के साथ सर्किट का अनुकरण और अनुकूलन कर सकते हैं। अधिक सटीक रूप से, ज्ञात मोड $D$ और अज्ञात मोड $U$ के साथ $M$-मोड शोर सर्किट के लिए, हमारे एल्गोरिदम की जटिलता $O(M^2 prod_{i mskip2mu in mskip2mu U} C_i^2 prod_{ है। i mskip2mu in mskip2mu D} C_i)$, बजाय $O(M^2 prod_{mskip2mu i mskip2mu in mskip2mu D mskip3mu कप mskip3mu U} C_i^2)$, जहां $C_i$ मोड $i$ का फॉक कटऑफ है . एक विशेष मामले के रूप में, हमारा दृष्टिकोण पता लगाने की संभावनाओं की गणना के लिए पूर्ण द्विघात गति प्रदान करता है, क्योंकि उस मामले में सभी मोड का पता लगाया जाता है। अंत में, ये एल्गोरिदम लागू हो गए हैं और ओपन-सोर्स फोटोनिक ऑप्टिमाइज़ेशन लाइब्रेरी मिस्टर मस्टर्ड में उपयोग के लिए तैयार हैं।
पांडुलिपि (जीआईएफ) में कुछ आकृतियों के एनिमेटेड संस्करण पूरक सामग्री में शामिल हैं।
लोकप्रिय सारांश
वैज्ञानिक इन सर्किटों को अनुकरण और अनुकूलित करने के लिए शास्त्रीय कंप्यूटरों पर भरोसा कर सकते हैं। हालाँकि, ऐसे संख्यात्मक सिमुलेशन मौलिक रूप से चुनौतीपूर्ण हैं, खासकर जब सर्किट का आकार बढ़ता है (यदि क्वांटम सर्किट को कुशलतापूर्वक अनुकरण किया जा सकता है, तो वे पहले स्थान पर शास्त्रीय कंप्यूटर से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम नहीं होंगे)। अधिक सटीक रूप से, जैसे-जैसे सर्किट बड़े होते जाते हैं, सिमुलेशन के लिए आवश्यक समय और आवश्यक कंप्यूटर मेमोरी दोनों में तेजी से वृद्धि होती है। इससे बचने के लिए कोई कुछ नहीं कर सकता।
यह चुनौती तब और भी बड़ी हो जाती है जब हम आदर्श सर्किट से दूर चले जाते हैं और हम इस बात को ध्यान में रखते हैं कि प्रकाश का हिस्सा अनिवार्य रूप से सर्किट से बाहर निकल जाता है। ऐसे यथार्थवादी प्रभावों को शामिल करने से मौजूदा घातीय वृद्धि के शीर्ष पर कम्प्यूटेशनल मांगों में द्विघात वृद्धि होती है। इस पांडुलिपि में, हम एल्गोरिदम के एक नए परिवार का परिचय देते हैं जो अतिरिक्त द्विघात भार जोड़े बिना ऐसे वास्तविक दुनिया के प्रभावों को ध्यान में रख सकता है। यह हमें आदर्श सर्किट के समान प्रयास के साथ यथार्थवादी सर्किट का अनुकरण और अनुकूलन करने की अनुमति देता है।
► BibTeX डेटा
► संदर्भ
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द्वारा उद्धृत
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