論文の概要: Realistic quantum photonic neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06571v1
• Date: Sat, 13 Aug 2022 04:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 06:16:52.762120
• Title: Realistic quantum photonic neural networks
• Title（参考訳）: 現実的な量子フォトニックニューラルネットワーク
• Authors: Jacob Ewaniuk, Jacques Carolan, Bhavin J. Shastri and Nir Rotenberg
• Abstract要約: 量子フォトニックニューラルネットワーク(quantum photonic Neural Network)は、高忠実度量子演算を実装するためにトレーニングできる変分フォトニック回路である。 現実的な量子フォトニクスニューラルネットワークは、光子損失や不完全なルーティング、弱い非線形性につながる製造不完全性に悩まされていることを示す。 準最適$pi/10$有効Kerr非線形性を用いて、現在の最先端プロセスで構成されたネットワークが0.891の非条件忠実性を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum photonic neural networks are variational photonic circuits that can be trained to implement high-fidelity quantum operations. However, work-to-date has assumed idealized components, including a perfect $\pi$ Kerr nonlinearity. Here, we investigate the limitations of realistic quantum photonic neural networks that suffer from fabrication imperfections leading to photon loss and imperfect routing, and weak nonlinearities, showing that they can learn to overcome most of these errors. Using the example of a Bell-state analyzer, we demonstrate that there is an optimal network size, which balances imperfections versus the ability to compensate for lacking nonlinearities. With a sub-optimal $\pi/10$ effective Kerr nonlinearity, we show that a network fabricated with current state-of-the-art processes can achieve an unconditional fidelity of 0.891, that increases to 0.999999 if it is possible to precondition success on the detection of a photon in each logical photonic qubit. Our results provide a guide to the construction of viable, brain-inspired quantum photonic devices for emerging quantum technologies.
• Abstract（参考訳）: 量子フォトニックニューラルネットワークは変動フォトニック回路であり、高忠実度量子演算を実装するために訓練することができる。 しかし、現在までの作業は理想化されたコンポーネントを仮定し、完全$\pi$ Kerrの非線形性を含む。 本稿では、光子損失や不完全なルーティング、弱い非線形性につながる不完全性に苦しむ現実的な量子フォトニックニューラルネットワークの限界を調査し、これらの誤りのほとんどを克服できることを示す。 ベル状態解析器の例を用いて、非線形性の欠如を補償する能力と不完全さをバランスさせる最適なネットワークサイズが存在することを示す。 準最適$\pi/10$実効Kerr非線形性を用いて、各論理フォトニック量子ビットにおける光子の検出に成功して0.999999に達するような、最先端のプロセスで構成されたネットワークが0.891の非条件忠実性を達成することを示す。 本研究は,脳にインスパイアされた量子フォトニックデバイスの構築に向けたガイドを提供する。

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