論文の概要: Boson sampling discrete solitons by quantum machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12379v1
- Date: Sun, 24 Oct 2021 07:48:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-31 14:29:50.721145
- Title: Boson sampling discrete solitons by quantum machine learning
- Title(参考訳): 量子機械学習によるボソンサンプリング離散ソリトン
- Authors: Claudio Conti
- Abstract要約: 粒子数や相互作用強度の異なる異なる量子ソリトン解が見つかる。
ガウス状態を用いることで、絡み合いの度合いとボソンサンプリングパターンを測定することができる。
結果は、非線形システムを用いたボソンサンプリング実験や、絡み合った多光子非線形状態を生成する量子プロセッサの開発において役割を果たす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.11421942894219898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We use a neural network variational ansatz to compute Gaussian quantum
discrete solitons in an array of waveguides described by the quantum discrete
nonlinear Schroedinger equation. By training the quantum machine learning model
in the phase space, we find different quantum soliton solutions varying the
number of particles and interaction strength. The use of Gaussian states
enables measuring the degree of entanglement and the boson sampling patterns.
We compute the probability of generating different particle pairs when varying
the soliton features and unveil that bound states of discrete solitons emit
correlated pairs of photons. These results may have a role in boson sampling
experiments with nonlinear systems and in developing quantum processors to
generate entangled many-photon nonlinear states.
- Abstract(参考訳): 量子離散非線形シュレーディンガー方程式によって記述された導波路列内のガウス量子離散ソリトンを計算するためにニューラルネットワーク変分アンサッツを用いる。
位相空間における量子機械学習モデルを訓練することにより、粒子の数と相互作用強度が異なる量子ソリトン解を求める。
ガウス状態を用いることで、絡み合いの度合いとボソンサンプリングパターンを測定することができる。
ソリトンの特徴を変化させる際に異なる粒子対を生成する確率を計算し、離散ソリトンの境界状態が相関した光子対を発生させることを示す。
これらの結果は、非線形システムを用いたボソンサンプリング実験や、絡み合った多光子非線形状態を生成する量子プロセッサの開発に重要な役割を果たしている。
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