連続変数クラスター状態 PlatoBlockchain Data Intelligence 内の猫とグリッドの状態の測定ベースの生成と保存。 垂直検索。 あい。

連続変数クラスター状態内での猫とグリッドの状態の測定ベースの生成と保存

ミラーイートン1,2、カルロスゴンザレス-アルシニエガス1、ラファエルN.アレクサンダー3、ニコラスC.メニクッチ3、およびオリビエーフィスター1

1バージニア大学物理学部、シャーロッツビル、バージニア州22904、米国
2QC82、College Park、MD 20740、USA
3オーストラリア、VIC 3000、メルボルン、RMIT大学理学部量子計算および通信技術センター

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抽象

ガウスCVクラスター状態から、シュレーディンガー猫状態やゴッテスマン-キタエフ-プレスキル(GKP)グリッド状態など、量子エラー訂正とユニバーサル連続変数(CV)量子コンピューティングに重要なさまざまな量子状態を確実に生成するアルゴリズムを紹介します。 私たちのアルゴリズムは、フォトンカウンティング支援ノードテレポーテーション法(PhANTM)に基づいています。これは、ローカルのフォトン数分解測定を追加するだけで、クラスター状態で標準のガウス情報処理を使用します。 PhANTMが多項式ゲートを適用し、クラスター内に猫の状態を埋め込むことができることを示します。 この方法は、ガウスノイズに対して猫の状態を安定させ、クラスター内の非ガウス性を永続させます。 猫の状態を繁殖させるための既存のプロトコルは、PhANTMを使用してクラスター状態の処理に組み込むことができることを示します。

クラスター状態を使用した量子計算は、回路モデルのキュービットを使用した計算と同様に進行しますが、クラスター状態モデルは、初期リソースですべての前提条件のエンタングルメントを事前に生成します。 クラスター状態を使用した計算では、必要なキュービット数に追加のオーバーヘッドが必要ですが、最近の実験では、連続可変光場を使用して、数千または数百万のモードで非常にスケーラブルなクラスター状態を作成できることが実証されています。 これまでに生成された連続変数クラスター状態は、すべてガウスであるスクイーズド光モードで構成されていますが、ユニバーサル量子コンピューティングには非ガウスリソースの追加が必要になります。 この非ガウス性は、GKPキュービットなどのボソンエンコーディングを通じて、または補助的な非ガウス状態でのゲートテレポーテーションの使用を通じて含めることができます。 必要な非ガウス操作を実装するための現在の提案は、一般に確率的である補助状態のオフライン準備に依存しており、後でこれらのリソースをクラスター状態に結合します。 ある意味で、これは、必要なすべての量子リソースが事前に生成されるクラスター状態モデルの目的を無効にしますが、さらに、補助的な非ガウスリソースの確率的性質がスケーラビリティの問題を引き起こします。
この作業では、クラスターの状態に対して適切な測定を実行するだけで、補助的なリソースなしで必要な非ガウス性を導入する方法を考案します。 これらの測定は、量子情報をテレポートするための通常のホモダイン検出が続く光子減算操作の形をとります。 立方晶相状態などの非ガウス状態を生成する他の方法では、数十個の光子の分解能が必要になる場合がありますが、必要なのは、いくつかの異なる技術で実現可能な低い光子数の分解能だけです。 光子減算は確率論的ですが、ホモダイン検出からテレポートした後に繰り返し適用することは、最終的に成功することはほぼ確実であり、測定によって消費されるモードのオーバーヘッド数のみを意味します。 光子の減算が成功すると、クラスターに絡み合った局所状態が非ガウス状態になり、シュレディンガー子猫状態になります。 テレポーテーションの前に光子減算を繰り返し適用すると、猫の状態の振幅が、クラスター状態に存在する圧搾に依存するレベルまで増加します。 驚くべきことに、このプロセスでは、有限のスクイーズによるガウスノイズが存在する場合でも、猫の状態の振幅を維持できます。
このプロセスは、フォトンカウンティング支援ノードテレポーテーション法(PhANTM)と呼ばれ、クラスター状態の多くの個別の1-Dチェーンで並行して進行できます。 各チェーンのXNUMXつを除くすべてのクラスター状態ノードが測定によって消費されますが、最後の測定されていないノードは猫の状態に変換されます。 したがって、このノードのローカル量子情報は、非ガウスリソースとして使用できますが、重要なことに、クラスター状態リソースの残りの部分と絡み合ったままです。 次に、猫の状態を繁殖させてGKP状態を生成する方法がクラスター状態の形式と互換性があることを示します。つまり、私たちの方法は猫の状態を生成し、実験的にアクセス可能な測定を連続的に実行することで、普遍的な計算リソースに繁殖させることができます。 -可変クラスター状態。 また、位相推定プロトコルへの接続を動機付け、実験の不完全性とデコヒーレンスの存在下で私たちの方法が成功できることを示す例を提供します。

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