論文の概要: Rapid characterisation of linear-optical networks via PhaseLift
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00517v1
- Date: Thu, 1 Oct 2020 16:04:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 11:57:56.123369
- Title: Rapid characterisation of linear-optical networks via PhaseLift
- Title（参考訳）: PhaseLiftによる線形光ネットワークの高速特性化
- Authors: Daniel Suess, Nicola Maraviglia, Richard Kueng, Alexandre Ma\"inos,
Chris Sparrow, Toshikazu Hashimoto, Nobuyuki Matsuda, David Gross, Anthony
Laing
- Abstract要約: 集積フォトニクスは優れた位相安定性を提供し、半導体産業によって提供される大規模な製造性に依存することができる。
このような光回路に基づく新しいデバイスは、機械学習アプリケーションにおいて高速でエネルギー効率の高い計算を約束する。
線形光ネットワークの転送行列を再構成する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.03305009278831
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Linear-optical circuits are elementary building blocks for classical and
quantum information processing with light. In particular, due to its monolithic
structure, integrated photonics offers great phase-stability and can rely on
the large scale manufacturability provided by the semiconductor industry. New
devices, based on such optical circuits, hold the promise of faster and
energy-efficient computations in machine learning applications and even
implementing quantum algorithms intractable for classical computers. However,
this technological revolution requires accurate and scalable certification
protocols for devices that can be comprised of thousands of optical modes.
Here, we present a novel technique to reconstruct the transfer matrix of linear
optical networks that is based on the recent advances in low-rank matrix
recovery and convex optimisation problems known as PhaseLift algorithms.
Conveniently, our characterisation protocol can be performed with a coherent
classical light source and photodiodes. We prove that this method is robust to
noise and scales efficiently with the number of modes. We experimentally tested
the proposed characterisation protocol on a programmable integrated
interferometer designed for quantum information processing. We compared the
transfer matrix reconstruction obtained with our method against the one
provided by a more demanding reconstruction scheme based on two-photon quantum
interference. For 5-dimensional random unitaries, the average circuit fidelity
between the matrices obtained from the two reconstructions is 0.993.
- Abstract（参考訳）: 線形光学回路は、光を用いた古典的および量子的な情報処理のための基本構成要素である。
特に、そのモノリシックな構造のため、集積フォトニクスは位相安定性が高く、半導体産業が提供する大規模な製造性に依存することができる。
このような光回路に基づく新しいデバイスは、機械学習アプリケーションにおいて高速でエネルギー効率のよい計算を約束し、また古典的コンピュータでは難解な量子アルゴリズムの実装さえも約束している。
しかし、この技術革新は、数千の光学モードからなるデバイスに対して、正確でスケーラブルな認証プロトコルを必要とする。
本稿では,近年の低ランク行列の復元と位相リフトアルゴリズムとして知られる凸最適化問題に基づく線形光ネットワークの転送行列を再構成する新しい手法を提案する。
いずれにせよ、我々のキャラクタリゼーションプロトコルは、コヒーレントな古典光源とフォトダイオードで実現できる。
本手法は雑音に対して頑健であり,モード数で効率的にスケールできることを実証する。
量子情報処理用に設計されたプログラマブル統合干渉計を用いて,提案手法を実験的に検証した。
2光子量子干渉に基づくより要求度の高い再構成方式により得られたトランスファーマトリクス再構成を本手法と比較した。
5次元ランダムユニタリの場合、2つの再構成から得られる行列の平均回路忠実度は0.993である。
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