論文の概要: Experimental statistical signature of many-body quantum interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16418v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 15:17:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 03:41:47.737162
• Title: Experimental statistical signature of many-body quantum interference
• Title（参考訳）: 多体量子干渉の実験的統計的シグネチャ
• Authors: Taira Giordani, Fulvio Flamini, Matteo Pompili, Niko Viggianiello, Nicol\`o Spagnolo, Andrea Crespi, Roberto Osellame, Nathan Wiebe, Mattia Walschaers, Andreas Buchleitner and Fabio Sciarrino
• Abstract要約: 我々は,近年の効率的なプロトコルを用いて,真の多体量子干渉を実験的に同定する。 このようなツールが,これらのシグネチャを目撃する上で,事前に不明な,最適な機能を特定する上で,どのように役立つのかを示す。 本研究は,本手法の有効性と妥当性を実証し,大規模実装への導入の道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1376305268426979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-particle interference is an essential ingredient for fundamental quantum mechanics phenomena and for quantum information processing to provide a computational advantage, as recently emphasized by Boson Sampling experiments. Hence, developing a reliable and efficient technique to witness its presence is pivotal towards the practical implementation of quantum technologies. Here we experimentally identify genuine many-body quantum interference via a recent efficient protocol, which exploits statistical signatures at the output of a multimode quantum device. We successfully apply the test to validate three-photon experiments in an integrated photonic circuit, providing an extensive analysis on the resources required to perform it. Moreover, drawing upon established techniques of machine learning, we show how such tools help to identify the - a priori unknown - optimal features to witness these signatures. Our results provide evidence on the efficacy and feasibility of the method, paving the way for its adoption in large-scale implementations.
• Abstract（参考訳）: 多粒子干渉は、ボーソンサンプリング実験で最近強調されたように、基本的な量子力学現象や量子情報処理に必須の要素である。 したがって、その存在を実証する信頼性と効率のよい技術を開発することは、量子技術の実践的実装に向けて重要である。 本稿では,マルチモード量子デバイスの出力で統計的シグネチャを利用する最近の効率的なプロトコルを用いて,真の多体量子干渉を実験的に同定する。 集積フォトニック回路における3光子実験の検証に本試験をうまく応用し,その実施に必要な資源を詳細に分析した。 さらに、機械学習の確立した技術に基づいて、これらのツールが、これらのシグネチャを目撃する---未知の-最適な特徴を特定するのにどのように役立つかを示す。 その結果,本手法の有効性と実現性が実証され,大規模実装への採用への道筋が開けた。

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