1Photonics Research Group, INTEC, Ghent University – imec, Sint-Pietersnieuwstraat 41, 9000 Ghent, Belgium
2Télécom Paris and Institut Polytechnique de Paris, LTCI, 20 Place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau, France
3ซานาดู โตรอนโต ON M5G 2C8 แคนาดา
4Kadanoff Center for Theoretical Physics & Enrico Fermi Institute, Department of Physics, University of Chicago, Chicago, IL 60637
พบบทความนี้ที่น่าสนใจหรือต้องการหารือ? Scite หรือแสดงความคิดเห็นใน SciRate.
นามธรรม
Linear optical quantum circuits with photon number resolving (PNR) detectors are used for both Gaussian Boson Sampling (GBS) and for the preparation of non-Gaussian states such as Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP), cat and NOON states. They are crucial in many schemes of quantum computing and quantum metrology. Classically optimizing circuits with PNR detectors is challenging due to their exponentially large Hilbert space, and quadratically more challenging in the presence of decoherence as state vectors are replaced by density matrices. To tackle this problem, we introduce a family of algorithms that calculate detection probabilities, conditional states (as well as their gradients with respect to circuit parametrizations) with a complexity that is comparable to the noiseless case. As a consequence we can simulate and optimize circuits with twice the number of modes as we could before, using the same resources. More precisely, for an $M$-mode noisy circuit with detected modes $D$ and undetected modes $U$, the complexity of our algorithm is $O(M^2 prod_{i mskip2mu in mskip2mu U} C_i^2 prod_{i mskip2mu in mskip2mu D} C_i)$, rather than $O(M^2 prod_{mskip2mu i mskip2mu in mskip2mu D mskip3mu cup mskip3mu U} C_i^2)$, where $C_i$ is the Fock cutoff of mode $i$. As a particular case, our approach offers a full quadratic speedup for calculating detection probabilities, as in that case all modes are detected. Finally, these algorithms are implemented and ready to use in the open-source photonic optimization library MrMustard.
Animated versions of some figures in the manuscript (GIFs) are included in the Supplementary Materials.
สรุปยอดนิยม
Scientists can rely on classical computers to simulate and optimize these circuits. However, such numerical simulations are fundamentally challenging, especially as the size of the circuit grows (if quantum circuits could be simulated efficiently, they wouldn’t be able to outperform classical computers in the first place). More precisely, as circuits grow larger, both the time needed for simulations and the required computer memory increase exponentially. There is little one can do to escape this.
This challenge becomes even greater when we move away from ideal circuits and we take into account that part of the light inevitably escapes from the circuit. Incorporating such realistic effects adds a quadratic increase in computational demands on top of the existing exponential growth. In this manuscript, we introduce a new family of algorithms that can take such real-world effects into account without adding the extra quadratic load. This allows us to simulate and optimize realistic circuits with the same effort as ideal ones.
► ข้อมูล BibTeX
► ข้อมูลอ้างอิง
[1] Juan Miguel Arrazola and Thomas R. Bromley. Using Gaussian boson sampling to find dense subgraphs. Physical Review Letters, 121 (3), July 2018. 10.1103/physrevlett.121.030503.
https://doi.org/10.1103/physrevlett.121.030503
[2] Juan Miguel Arrazola, Thomas R. Bromley, and Patrick Rebentrost. Quantum approximate optimization with Gaussian boson sampling. Physical Review A, 98 (1), July 2018. 10.1103/physreva.98.012322.
https://doi.org/10.1103/physreva.98.012322
[3] Leonardo Banchi, Mark Fingerhuth, Tomas Babej, Christopher Ing, and Juan Miguel Arrazola. Molecular docking with Gaussian boson sampling. Science Advances, 6 (23), June 2020a. 10.1126/sciadv.aax1950.
https://doi.org/10.1126/sciadv.aax1950
[4] Leonardo Banchi, Nicolás Quesada, and Juan Miguel Arrazola. Training Gaussian boson sampling distributions. Physical Review A, 102 (1): 012417, 2020b. 10.1103/PhysRevA.102.012417.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.102.012417
[5] J. Eli Bourassa, Rafael N. Alexander, Michael Vasmer, Ashlesha Patil, Ilan Tzitrin, Takaya Matsuura, Daiqin Su, Ben Q. Baragiola, Saikat Guha, Guillaume Dauphinais, et al. Blueprint for a scalable photonic fault-tolerant quantum computer. Quantum, 5: 392, 2021. 10.22331/q-2021-02-04-392.
https://doi.org/10.22331/q-2021-02-04-392
[6] Kamil Brádler, Pierre-Luc Dallaire-Demers, Patrick Rebentrost, Daiqin Su, and Christian Weedbrook. Gaussian boson sampling for perfect matchings of arbitrary graphs. Physical Review A, 98 (3), September 2018. 10.1103/physreva.98.032310.
https://doi.org/10.1103/physreva.98.032310
[7] Kamil Brádler, Shmuel Friedland, Josh Izaac, Nathan Killoran, and Daiqin Su. Graph isomorphism and Gaussian boson sampling. Special Matrices, 9 (1): 166–196, January 2021. 10.1515/spma-2020-0132.
https://doi.org/10.1515/sppa-2020-0132
[8] Thomas R. Bromley, Juan Miguel Arrazola, Soran Jahangiri, Josh Izaac, Nicolás Quesada, Alain D. Gran, Maria Schuld, Jeremy Swinarton, Zeid Zabaneh, and Nathan Killoran. Applications of near-term photonic quantum computers: software and algorithms. Quantum Science and Technology, 5 (3): 034010, 2020. 10.1088/2058-9565/ab8504.
https://doi.org/10.1088/2058-9565/ab8504
[9] Jacob F. F. Bulmer, Bryn A. Bell, Rachel S. Chadwick, Alex E. Jones, Diana Moise, Alessandro Rigazzi, Jan Thorbecke, Utz-Uwe Haus, Thomas Van Vaerenbergh, Raj B. Patel, et al. The boundary for quantum advantage in Gaussian boson sampling. Science advances, 8 (4): eabl9236, 2022. 10.1126/sciadv.abl9236.
https://doi.org/10.1126/sciadv.abl9236
[10] Kevin E. Cahill and Roy J. Glauber. Density operators and quasiprobability distributions. Physical Review, 177 (5): 1882, 1969. 10.1103/PhysRev.177.1882.
https://doi.org/10.1103/PhysRev.177.1882
[11] Kosuke Fukui, Shuntaro Takeda, Mamoru Endo, Warit Asavanant, Jun-ichi Yoshikawa, Peter van Loock, and Akira Furusawa. Efficient backcasting search for optical quantum state synthesis. Phys. Rev. Lett., 128: 240503, June 2022. 10.1103/PhysRevLett.128.240503.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.128.240503
[12] Christopher C. Gerry and Peter L. Knight. Introductory quantum optics. Cambridge university press, 2005.
[13] Daniel Gottesman, Alexei Kitaev, and John Preskill. Encoding a qubit in an oscillator. Phys. Rev. A, 64: 012310, June 2001. 10.1103/PhysRevA.64.012310.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.64.012310
[14] Craig S. Hamilton, Regina Kruse, Linda Sansoni, Sonja Barkhofen, Christine Silberhorn, and Igor Jex. Gaussian boson sampling. Phys. Rev. Lett., 119: 170501, October 2017. 10.1103/PhysRevLett.119.170501.
https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.119.170501
[15] Joonsuk Huh and Man-Hong Yung. Vibronic boson sampling: Generalized Gaussian boson sampling for molecular vibronic spectra at finite temperature. Scientific Reports, 7 (1), August 2017. 10.1038/s41598-017-07770-z.
https://doi.org/10.1038/s41598-017-07770-z
[16] Soran Jahangiri, Juan Miguel Arrazola, Nicolás Quesada, and Nathan Killoran. Point processes with Gaussian boson sampling. Physical Review E, 101 (2), February 2020. 10.1103/physreve.101.022134.
https://doi.org/10.1103/physreve.101.022134
[17] Regina Kruse, Craig S. Hamilton, Linda Sansoni, Sonja Barkhofen, Christine Silberhorn, and Igor Jex. Detailed study of Gaussian boson sampling. Phys. Rev. A, 100: 032326, September 2019. 10.1103/PhysRevA.100.032326.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.100.032326
[18] Filippo M. Miatto and Nicolás Quesada. Fast optimization of parametrized quantum optical circuits. Quantum, 4: 366, 2020. 10.22331/q-2020-11-30-366.
https://doi.org/10.22331/q-2020-11-30-366
[19] Changhun Oh, Minzhao Liu, Yuri Alexeev, Bill Fefferman, and Liang Jiang. Tensor network algorithm for simulating experimental Gaussian boson sampling. arXiv preprint arXiv:2306.03709, 2023. 10.48550/arXiv.2306.03709.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.03709
arXiv: 2306.03709
[20] Nicolás Quesada. Franck-Condon factors by counting perfect matchings of graphs with loops. The Journal of chemical physics, 150 (16): 164113, 2019. 10.1063/1.5086387.
https://doi.org/10.1063/1.5086387
[21] Nicolás Quesada, Luke G. Helt, Josh Izaac, Juan Miguel Arrazola, Reihaneh Shahrokhshahi, Casey R. Myers, and Krishna K. Sabapathy. Simulating realistic non-Gaussian state preparation. Phys. Rev. A, 100: 022341, August 2019. 10.1103/PhysRevA.100.022341.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.100.022341
[22] Krishna K. Sabapathy, Haoyu Qi, Josh Izaac, and Christian Weedbrook. Production of photonic universal quantum gates enhanced by machine learning. Phys. Rev. A, 100: 012326, July 2019. 10.1103/PhysRevA.100.012326.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.100.012326
[23] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac, and Nathan Killoran. Evaluating analytic gradients on quantum hardware. Phys. Rev. A, 99 (3): 032331, 2019. 10.1103/PhysRevA.99.032331.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.99.032331
[24] Maria Schuld, Kamil Brádler, Robert Israel, Daiqin Su, and Brajesh Gupt. Measuring the similarity of graphs with a Gaussian boson sampler. Physical Review A, 101 (3), March 2020. 10.1103/physreva.101.032314.
https://doi.org/10.1103/physreva.101.032314
[25] Daiqin Su, Casey R. Myers, and Krishna K. Sabapathy. Conversion of Gaussian states to non-Gaussian states using photon-number-resolving detectors. Phys. Rev. A, 100: 052301, November 2019a. 10.1103/PhysRevA.100.052301.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.100.052301
[26] Daiqin Su, Casey R. Myers, and Krishna K. Sabapathy. Generation of photonic non-Gaussian states by measuring multimode Gaussian states. arXiv preprint arXiv:1902.02331, 2019b. 10.48550/arXiv.1902.02331.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1902.02331
arXiv: 1902.02331
[27] Kan Takase, Jun-ichi Yoshikawa, Warit Asavanant, Mamoru Endo, and Akira Furusawa. Generation of optical Schrödinger cat states by generalized photon subtraction. Phys. Rev. A, 103: 013710, January 2021. 10.1103/PhysRevA.103.013710.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.103.013710
[28] Kan Takase, Kosuke Fukui, Akito Kawasaki, Warit Asavanant, Mamoru Endo, Jun-ichi Yoshikawa, Peter van Loock, and Akira Furusawa. Gaussian breeding for encoding a qubit in propagating light. arXiv preprint arXiv:2212.05436, 2022. 10.48550/arXiv.2212.05436.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.05436
arXiv: 2212.05436
[29] Xanadu Quantum Technologies. MrMustard. https://github.com/XanaduAI/MrMustard, 2022.
https://github.com/XanaduAI/MrMustard
[30] Ilan Tzitrin, J. Eli Bourassa, Nicolas C. Menicucci, and Krishna K. Sabapathy. Progress towards practical qubit computation using approximate Gottesman-Kitaev-Preskill codes. Phys. Rev. A, 101: 032315, March 2020. 10.1103/PhysRevA.101.032315.
https://doi.org/10.1103/PhysRevA.101.032315
[31] Yuan Yao, Filippo M. Miatto, and Nicolás Quesada. The recursive representation of Gaussian quantum mechanics. arXiv preprint arXiv:2209.06069, 2022. 10.48550/arXiv.2209.06069.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.06069
arXiv: 2209.06069
อ้างโดย
[1] Pranav Chandarana, Koushik Paul, Mikel Garcia-de-Andoin, Yue Ban, Mikel Sanz, and Xi Chen, “Photonic counterdiabatic quantum optimization algorithm”, arXiv: 2307.14853, (2023).
การอ้างอิงข้างต้นมาจาก are อบต./นาซ่าโฆษณา (ปรับปรุงล่าสุดสำเร็จ 2023-08-30 03:00:49 น.) รายการอาจไม่สมบูรณ์เนื่องจากผู้จัดพิมพ์บางรายไม่ได้ให้ข้อมูลอ้างอิงที่เหมาะสมและครบถ้วน
On บริการอ้างอิงของ Crossref ไม่พบข้อมูลอ้างอิงงาน (ความพยายามครั้งสุดท้าย 2023-08-30 03:00:47)
บทความนี้เผยแพร่ใน Quantum ภายใต้ the ครีเอทีฟคอมมอนส์แบบแสดงที่มา 4.0 สากล (CC BY 4.0) ใบอนุญาต ลิขสิทธิ์ยังคงอยู่กับผู้ถือลิขสิทธิ์ดั้งเดิม เช่น ผู้เขียนหรือสถาบันของพวกเขา
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ChartPrime. ยกระดับเกมการซื้อขายของคุณด้วย ChartPrime เข้าถึงได้ที่นี่.
- BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-08-29-1097/
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 121
- 13
- 14
- 15%
- 150
- 16
- 17
- 19
- 20
- 2001
- 2005
- 2017
- 2018
- 2019
- 2020
- 2021
- 2022
- 2023
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26%
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 49
- 7
- 8
- 9
- 98
- a
- สามารถ
- ข้างบน
- บทคัดย่อ
- เข้า
- ลงชื่อเข้าใช้
- เพิ่ม
- เพิ่ม
- ความก้าวหน้า
- ความก้าวหน้า
- ความได้เปรียบ
- ความผูกพัน
- AL
- อเล็กซ์
- อเล็กซานเด
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- an
- วิเคราะห์
- และ
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- ประมาณ
- เป็น
- AS
- At
- สิงหาคม
- สิงหาคม
- ผู้เขียน
- ผู้เขียน
- ไป
- ห้าม
- BE
- จะกลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- กำลัง
- ระฆัง
- เบน
- บิล
- Blocks
- โบซอน
- ทั้งสอง
- เขตแดน
- ทำลาย
- การก่อสร้าง
- by
- คำนวณ
- การคํานวณ
- เคมบริดจ์
- CAN
- กรณี
- casey
- แมว
- ศูนย์
- ท้าทาย
- ท้าทาย
- สารเคมี
- เฉิน
- ชิคาโก
- คริสติน
- คริส
- รหัส
- ความเห็น
- สภาสามัญ
- เทียบเคียง
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- การคำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- คอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- การแปลง
- ลิขสิทธิ์
- ได้
- การนับ
- เครก
- สำคัญมาก
- ถ้วย
- แดเนียล
- ข้อมูล
- ความต้องการ
- แผนก
- ได้รับการออกแบบ
- รายละเอียด
- ตรวจพบ
- การตรวจพบ
- สนทนา
- การกระจาย
- do
- สอง
- e
- E&T
- ผลกระทบ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ที่เพิ่มขึ้น
- หลบหนี
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- การประเมินการ
- แม้
- ที่มีอยู่
- การทดลอง
- ที่ชี้แจง
- การเจริญเติบโต
- อย่างแทน
- พิเศษ
- ปัจจัย
- ครอบครัว
- FAST
- กุมภาพันธ์
- กุมภาพันธ์ 2020
- สนาม
- ตัวเลข
- ในที่สุด
- หา
- ชื่อจริง
- สำหรับ
- พบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ลึกซึ้ง
- เกตส์
- สร้าง
- รุ่น
- การไล่ระดับสี
- กราฟ
- กราฟ
- มากขึ้น
- บัญชีกลุ่ม
- ขึ้น
- เติบโต
- การเจริญเติบโต
- แฮมิลตัน
- ฮาร์ดแวร์
- ฮาร์วาร์
- มี
- ผู้ถือ
- อย่างไรก็ตาม
- HTTPS
- i
- ในอุดมคติ
- if
- ภาพ
- การดำเนินการ
- in
- รวม
- ผสมผสาน
- เพิ่ม
- ย่อม
- ไอเอ็นจี
- สถาบัน
- สถาบัน
- น่าสนใจ
- International
- เข้าไป
- แนะนำ
- เบื้องต้น
- อิสราเอล
- แจน
- มกราคม
- มกราคม
- JavaScript
- จอห์น
- โจนส์
- วารสาร
- Juan
- กรกฎาคม
- มิถุนายน
- อัศวิน
- ใหญ่
- ที่มีขนาดใหญ่
- ชื่อสกุล
- การเรียนรู้
- ทิ้ง
- ห้องสมุด
- License
- เบา
- กดไลก์
- ลินดา
- รายการ
- น้อย
- โหลด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- หลาย
- มีนาคม
- มีนาคม 2020
- มาเรีย
- เครื่องหมาย
- วัสดุ
- ความกว้างสูงสุด
- อาจ..
- การวัด
- กลศาสตร์
- หน่วยความจำ
- มาตรวิทยา
- ไมเคิล
- โหมด
- โหมด
- โมเลกุล
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ย้าย
- จำเป็น
- เครือข่าย
- ใหม่
- นิโคลัส
- ไม่
- พฤศจิกายน
- จำนวน
- ตุลาคม
- of
- เสนอ
- oh
- on
- ONE
- คน
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- ผู้ประกอบการ
- เลนส์
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- เป็นต้นฉบับ
- ของเรา
- แนะ
- หน้า
- กระดาษ
- ปารีส
- ส่วนหนึ่ง
- ในสิ่งที่สนใจ
- แพทริค
- พอล
- สมบูรณ์
- พีเตอร์
- กายภาพ
- ทางร่างกาย
- ฟิสิกส์
- เป็นจุดสำคัญ
- สถานที่
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- จุด
- ที่มีศักยภาพ
- ประยุกต์
- อย่างแม่นยำ
- การจัดเตรียม
- เตรียมความพร้อม
- การมี
- กด
- ปัญหา
- กระบวนการ
- การผลิต
- ความคืบหน้า
- ให้
- การตีพิมพ์
- สำนักพิมพ์
- สำนักพิมพ์
- Qi
- กำลังสอง
- ควอนตัม
- ข้อได้เปรียบควอนตัม
- คอมพิวเตอร์ควอนตัม
- คอมพิวเตอร์ควอนตัม
- การคำนวณควอนตัม
- กลศาสตร์ควอนตัม
- ควอนตัมออปติก
- qubit
- R
- ราฟาเอล
- ค่อนข้าง
- พร้อม
- โลกแห่งความจริง
- เหมือนจริง
- ตระหนัก
- ซ้ำ
- การอ้างอิง
- วางใจ
- ซากศพ
- แทนที่
- รายงาน
- การแสดง
- จำเป็นต้องใช้
- การวิจัย
- การตัดสินใจ
- แหล่งข้อมูล
- เคารพ
- ทบทวน
- โรเบิร์ต
- บทบาท
- รอย
- s
- เดียวกัน
- ที่ปรับขนาดได้
- รูปแบบ
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
- วิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- กันยายน
- ให้บริการ
- แสดง
- คล้ายคลึงกัน
- ขนาด
- ซอฟต์แวร์
- บาง
- ช่องว่าง
- พิเศษ
- สถานะ
- สหรัฐอเมริกา
- ศึกษา
- ย่อหน้า
- ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- เหมาะสม
- เกิน
- ต่อสู้
- เอา
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- ตามทฤษฎี
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เวลา
- ชื่อหนังสือ
- ไปยัง
- ด้านบน
- โตรอน
- ไปทาง
- การฝึกอบรม
- สองครั้ง
- ภายใต้
- สากล
- มหาวิทยาลัย
- มหาวิทยาลัยชิคาโก
- ให้กับคุณ
- URL
- us
- ใช้
- มือสอง
- การใช้
- รุ่น
- ปริมาณ
- ต้องการ
- คือ
- we
- ดี
- เมื่อ
- ที่
- กับ
- ไม่มี
- โรงงาน
- xi
- ปี
- หยวน
- ลมทะเล