論文の概要: Sample-efficient adaptive calibration of quantum networks using Bayesian optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06113v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 01:35:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-26 23:55:16.566526
• Title: Sample-efficient adaptive calibration of quantum networks using Bayesian optimization
• Title（参考訳）: ベイズ最適化を用いた量子ネットワークのサンプル効率適応校正
• Authors: Cristian L. Cortes, Pascal Lefebvre, Nikolai Lauk, Michael J. Davis, Neil Sinclair, Stephen K. Gray, and Daniel Oblak
• Abstract要約: 区別不可能な光子は高度な量子通信ネットワークに必須である。 通信チャネルによって付与される環境誘起光子変換と損失のため、識別し難い。 本稿では,量子ネットワークにおける個々の光子の識別不可能性を迅速に校正する資源効率の高いベイズ最適化手法を提案し,開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Indistinguishable photons are imperative for advanced quantum communication networks. Indistinguishability is difficult to obtain because of environment-induced photon transformations and loss imparted by communication channels, especially in noisy scenarios. Strategies to mitigate these transformations often require hardware or software overhead that is restrictive (e.g. adding noise), infeasible (e.g. on a satellite), or time-consuming for deployed networks. Here we propose and develop resource-efficient Bayesian optimization techniques to rapidly and adaptively calibrate the indistinguishability of individual photons for quantum networks using only information derived from their measurement. To experimentally validate our approach, we demonstrate the optimization of Hong-Ou-Mandel interference between two photons -- a central task in quantum networking -- finding rapid, efficient, and reliable convergence towards maximal photon indistinguishability in the presence of high loss and shot noise. We expect our resource-optimized and experimentally friendly methodology will allow fast and reliable calibration of indistinguishable quanta, a necessary task in distributed quantum computing, communications, and sensing, as well as for fundamental investigations.
• Abstract（参考訳）: 区別不能光子は高度な量子通信ネットワークにおいて必須である。 環境によって引き起こされる光子変換と通信チャネルによって与えられる損失のため、特に雑音の多いシナリオでは区別が困難である。 これらの変換を緩和するための戦略は、しばしばハードウェアやソフトウェアのオーバーヘッドを制限し(ノイズの追加など)、実現不可能(衛星の場合など)、デプロイされたネットワークに時間を要する。 本稿では,量子ネットワークにおける個々の光子の識別性を迅速かつ適応的に調整するための資源効率の高いベイズ最適化手法を提案する。 このアプローチを実験的に検証するために、量子ネットワークにおける中心的なタスクである2つの光子間のホン・ウー・マンデル干渉の最適化を実証する。 我々は,分散量子コンピューティング,通信,センシングにおいて必要なタスクである識別不能量子の高速で信頼性の高いキャリブレーションを可能にすることを期待する。

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