1ゲント大学 INTEC フォトニクス研究グループ – imec、Sint-Pietersnieuwstraat 41、9000 ゲント、ベルギー
2Télécom Paris および Institut Polytechnique de Paris, LTCI, 20 Place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau, France
3Xanadu、トロント、ON、M5G 2C8、カナダ
4カダノフ理論物理学センターおよびエンリコ フェルミ研究所、シカゴ大学物理学科、シカゴ、イリノイ州 60637
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抽象
光子数分解 (PNR) 検出器を備えた線形光量子回路は、ガウス ボソン サンプリング (GBS) と、Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP)、cat、NOON 状態などの非ガウス状態の準備の両方に使用されます。 これらは、量子コンピューティングおよび量子計測の多くのスキームにおいて重要です。 PNR 検出器を使用した回路の古典的な最適化は、ヒルベルト空間が指数関数的に大きいため困難であり、状態ベクトルが密度行列に置き換えられるため、デコヒーレンスが存在する場合には二次関数的にさらに困難になります。 この問題に取り組むために、ノイズのない場合に匹敵する複雑さで、検出確率、条件付き状態 (および回路パラメータ化に関するそれらの勾配) を計算する一連のアルゴリズムを導入します。 その結果、同じリソースを使用して、以前の 2 倍のモード数で回路をシミュレーションおよび最適化できるようになります。 より正確には、検出されたモード $D$ と未検出のモード $U$ を持つ $M$ モードのノイズの多い回路の場合、アルゴリズムの複雑さは $O(M^2 prod_{i mskip2mu in mskip2mu U} C_i^2 prod_{ $O(M^2 prod_{mskip2mu i mskip2mu in mskip2mu D mskip2mu cup mskip3mu U} C_i^3)$ ではなく i mskip2mu in mskipXNUMXmu D} C_i)$、ここで $C_i$ はモード $i$ のフォック カットオフです。 特定のケースとして、私たちのアプローチは、すべてのモードが検出されるため、検出確率を計算するための完全な二次関数の高速化を提供します。 最後に、これらのアルゴリズムが実装され、オープンソースのフォトニック最適化ライブラリ MrMustard で使用できるようになります。
原稿内のいくつかの図のアニメーション バージョン (GIF) は補足資料に含まれています。
人気の要約
科学者は、古典的なコンピューターを利用してこれらの回路をシミュレートし、最適化できます。 ただし、このような数値シミュレーションは、特に回路のサイズが大きくなるにつれて、基本的に困難になります (量子回路を効率的にシミュレートできたとしても、そもそも古典的なコンピューターを超えることはできないでしょう)。 より正確には、回路が大きくなるにつれて、シミュレーションに必要な時間と必要なコンピューター メモリの両方が指数関数的に増加します。 これを逃れるためにできることはほとんどありません。
理想的な回路から遠ざかり、光の一部が必然的に回路から漏れることを考慮すると、この課題はさらに大きくなります。 このような現実的な効果を組み込むと、既存の指数関数的な増加に加えて、計算需要が XNUMX 次的に増加します。 この原稿では、追加の XNUMX 次負荷を追加することなく、このような現実世界の影響を考慮できる新しいアルゴリズム ファミリを紹介します。 これにより、理想的な回路と同じ労力で現実的な回路をシミュレートし、最適化することができます。
►BibTeXデータ
►参照
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によって引用
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