論文の概要: Fast optimization of parametrized quantum optical circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11002v5
• Date: Tue, 10 Nov 2020 14:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 08:33:35.383005
• Title: Fast optimization of parametrized quantum optical circuits
• Title（参考訳）: パラメトリファイド量子光回路の高速最適化
• Authors: Filippo M. Miatto and Nicol\'as Quesada
• Abstract要約: パラメタライズド量子光学回路は、量子情報のキャリアが光子であり、ゲートが光変換される量子回路の一種である。 ガウス作用素の正確な行列要素とその勾配を計算するアルゴリズムを提案する。 量子光学ハードウェアの研究、量子機械学習、光学データ処理、デバイス発見、デバイス設計に応用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parametrized quantum optical circuits are a class of quantum circuits in which the carriers of quantum information are photons and the gates are optical transformations. Classically optimizing these circuits is challenging due to the infinite dimensionality of the photon number vector space that is associated to each optical mode. Truncating the space dimension is unavoidable, and it can lead to incorrect results if the gates populate photon number states beyond the cutoff. To tackle this issue, we present an algorithm that is orders of magnitude faster than the current state of the art, to recursively compute the exact matrix elements of Gaussian operators and their gradient with respect to a parametrization. These operators, when augmented with a non-Gaussian transformation such as the Kerr gate, achieve universal quantum computation. Our approach brings two advantages: first, by computing the matrix elements of Gaussian operators directly, we don't need to construct them by combining several other operators; second, we can use any variant of the gradient descent algorithm by plugging our gradients into an automatic differentiation framework such as TensorFlow or PyTorch. Our results will find applications in quantum optical hardware research, quantum machine learning, optical data processing, device discovery and device design.
• Abstract（参考訳）: パラメタライズド量子光学回路は、量子情報のキャリアが光子であり、ゲートが光変換される量子回路の一種である。 これらの回路を古典的に最適化することは、各光モードに付随する光子数ベクトル空間の無限次元性のため困難である。 空間次元の切断は避けられず、ゲートがカットオフを超える光子数状態を持つ場合、誤った結果をもたらす可能性がある。 この問題に対処するために,ガウス作用素の正確な行列要素とその勾配をパラメータ化に関して再帰的に計算するアルゴリズムを提案する。 これらの作用素は、ケーラーゲートのような非ガウス変換で拡張されると、普遍的な量子計算を達成する。 第一に、ガウス作用素の行列要素を直接計算することで、他の複数の演算子を組み合わせることでそれらを構築する必要はなく、第二に、勾配をtensorflowやpytorchのような自動微分フレームワークにプラグインすることで、勾配降下アルゴリズムの任意の変種を使うことができる。 結果は、量子光学ハードウェア研究、量子機械学習、光データ処理、デバイス発見、デバイス設計に応用される。

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