基于融合的图状态生成的图论优化

基于融合的图状态生成的图论优化

时间戳：20年2023月9日凌晨41:XNUMX

李锡亨1,2 和郑贤锡1

1首尔国立大学物理与天文学系, 韩国首尔 08826
2悉尼大学物理学院工程量子系统中心，悉尼，新南威尔士州 2006，澳大利亚

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抽象

图状态是用于各种量子信息处理任务的多功能资源，包括基于测量的量子计算和量子中继器。尽管II型融合门通过组合小图状态实现了图状态的全光生成，但其非确定性性质阻碍了大图状态的有效生成。在这项工作中，我们提出了一种图论策略，以及一个 Python 包 OptGraphState，可以有效优化任何给定图状态的基于融合的生成。我们的策略包括三个阶段：简化目标图状态、构建融合网络以及确定融合顺序。利用这种提出的方​​法，我们评估了随机图和各种众所周知的图的资源开销。此外，我们还研究了在有限数量的可用资源状态下图状态生成的成功概率。我们期望我们的策略和软件将帮助研究人员开发和评估使用光子图状态的实验可行方案。

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特色图像：未解开的图及其相应的融合网络的示例，使用我们提出的策略从原始图状态导出。解开的图是原始图的简化变体，在应用特定的局部 Clifford 门和 II 型融合后，会产生相同的图状态。融合网络代表了基本资源状态的系统排列，它指示必要的融合来重建原始图状态。

热门摘要

图状态是量子位以图结构指示的方式纠缠在一起的量子状态，是用于量子计算和通信的多功能资源状态。特别是，光子系统中的图态可用于基于测量的量子计算和基于融合的量子计算，它们是近期容错量子计算的有希望的候选者。在这项工作中，我们提出了一种从初始三光子基本资源状态构建任意光子图状态的方法。这是通过一系列“融合”操作来实现的，其中较小的图状态通过特定的光子测量概率地合并为较大的图状态。我们战略的核心是图论框架，旨在最大限度地减少这一过程的资源需求，提高效率和可行性。

►BibTeX数据

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