1光子学研究组,INTEC,根特大学 –imec,Sint-Pietersnieuwstraat 41, 9000 Ghent, 比利时
2巴黎电信和巴黎综合理工学院, LTCI, 20 Place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau, France
3Xanadu,多伦多,ON,M5G 2C8,加拿大
4卡达诺夫理论物理中心和恩里科费米研究所,物理系,芝加哥大学,芝加哥,IL 60637
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抽象
具有光子数分辨 (PNR) 探测器的线性光学量子电路可用于高斯玻色子采样 (GBS) 和非高斯态的制备,例如 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP)、cat 和 NOON 态。 它们在量子计算和量子计量的许多方案中都至关重要。 由于希尔伯特空间指数级大,使用 PNR 检测器的经典优化电路具有挑战性,并且在退相干的情况下更具挑战性,因为状态向量被密度矩阵取代。 为了解决这个问题,我们引入了一系列算法来计算检测概率、条件状态(以及它们相对于电路参数化的梯度),其复杂性与无噪声情况相当。 因此,我们可以使用相同的资源,以两倍于以前的模式数量来模拟和优化电路。 更准确地说,对于具有检测到的模式 $D$ 和未检测到的模式 $U$ 的 $M$ 模式噪声电路,我们算法的复杂度为 $O(M^2 prod_{i mskip2mu in mskip2mu U} C_i^2 prod_{ i mskip2mu in mskip2mu D} C_i)$,而不是 $O(M^2 prod_{mskip2mu i mskip2mu in mskip2mu D mskip3mu cup mskip3mu U} C_i^2)$,其中 $C_i$ 是模式 $i$ 的 Fock 截止。 作为一种特殊情况,我们的方法为计算检测概率提供了完整的二次加速,因为在这种情况下,所有模式都会被检测到。 最后,这些算法已在开源光子优化库 MrMustard 中实现并可供使用。
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热门摘要
科学家可以依靠经典计算机来模拟和优化这些电路。 然而,这种数值模拟从根本上来说是具有挑战性的,特别是随着电路规模的增长(如果可以有效地模拟量子电路,它们一开始就无法超越经典计算机)。 更准确地说,随着电路变得越来越大,模拟所需的时间和所需的计算机内存都呈指数级增长。 没有人可以做任何事情来逃避这一点。
当我们远离理想电路并考虑到部分光不可避免地会从电路中逸出时,这一挑战变得更大。 结合这种现实效果,除了现有的指数增长之外,计算需求还呈二次方增长。 在这份手稿中,我们介绍了一系列新的算法,可以考虑这种现实世界的影响,而无需添加额外的二次载荷。 这使我们能够以与理想电路相同的努力来模拟和优化实际电路。
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►参考
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