論文の概要: Simulating macroscopic quantum correlations in linear networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13014v1
• Date: Fri, 24 Dec 2021 09:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 09:13:52.012058
• Title: Simulating macroscopic quantum correlations in linear networks
• Title（参考訳）: 線形ネットワークにおけるマクロ量子相関のシミュレーション
• Authors: A. Dellios, Peter D. Drummond, Bogdan Opanchuk, Run Yan Teh, and Margaret D. Reid
• Abstract要約: 線形量子ネットワークでさえ、出力光子分布が指数関数的に複雑になるため、自明ではない。 使用される方法は、等価位相空間表現への変換であり、確率的に扱うことができる。 本稿では、量子位相空間技術を説明するためのチュートリアルと、この分野における研究のレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many developing quantum technologies make use of quantum networks of different types. Even linear quantum networks are nontrivial, as the output photon distributions can be exponentially complex. Despite this, they can still be computationally simulated. The methods used are transformations into equivalent phase-space representations, which can then be treated probabilistically. This provides an exceptionally useful tool for the prediction and validation of experimental results, including decoherence. As well as experiments in Gaussian boson sampling, which are intended to demonstrate quantum computational advantage, these methods are applicable to other types of entangled linear quantum networks as well. This paper provides a tutorial and review of work in this area, to explain quantum phase-space techniques using the positive-P and Wigner distributions.
• Abstract（参考訳）: 多くの発展型量子技術は異なるタイプの量子ネットワークを利用する。 線形量子ネットワークでさえ非自明であり、出力光子分布は指数関数的に複雑である。 しかし、それでも計算シミュレーションは可能である。 使用される方法は等価位相空間表現への変換であり、確率的に扱うことができる。 これはデコヒーレンスを含む実験結果の予測と検証に非常に有用なツールを提供する。 量子計算上の優位性を示すことを意図したガウスボソンサンプリングの実験と同様に、これらの手法は他の種類の絡み合った線形量子ネットワークにも適用できる。 本稿では、この領域における研究のチュートリアルとレビューを行い、正のP分布とウィグナー分布を用いて量子位相空間技術を説明する。

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