論文の概要: Complexity reduction in resonant open quantum system Tavis-Cummings model with quantum circuit mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12029v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 17:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 21:25:09.156680
• Title: Complexity reduction in resonant open quantum system Tavis-Cummings model with quantum circuit mapping
• Title（参考訳）: 量子回路マッピングを用いた共振開放量子系tavis-cummingsモデルの複雑性低減
• Authors: Marina Krstic Marinkovic, Marina Radulaski
• Abstract要約: タビス・カミング(TC)キャビティの量子電磁力学効果は、原子、光学、固体物理学の核にある。 我々は、$N$ Atoms (Q-MARINA) を用いた共振器相互作用の量子マッピングアルゴリズムを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Tavis-Cummings (TC) cavity quantum electrodynamical effects, describing the interaction of $N$ atoms with an optical resonator, are at the core of atomic, optical and solid state physics. The full numerical simulation of TC dynamics scales exponentially with the number of atoms. By restricting the open quantum system to a single excitation, typical of experimental realizations in quantum optics, we analytically solve the TC model with an arbitrary number of atoms achieving reduced modeling complexity. This solution allows us to devise the Quantum Mapping Algorithm of Resonator Interaction with $N$ Atoms (Q-MARINA), an intuitive TC mapping to a quantum circuit with linear space and time scaling, whose $N+1$ qubits represent atoms and a lossy cavity, while the dynamics is encoded through $2N$ entangling gates. Finally, we benchmark the robustness of the algorithm on a quantum simulator and superconducting quantum processors against the quantum master equation solution on a classical computer.
• Abstract（参考訳）: tavis-cummings (tc) 共振器量子電気力学効果は、n$原子と光共振器の相互作用を記述するもので、原子、光学、固体物理学の核である。 tcダイナミクスの完全な数値シミュレーションは原子数に指数関数的にスケールする。 量子光学の実験的な実現の典型である単一励起に開放量子系を限定することにより、任意の数の原子でTCモデルを解析的に解き、モデリングの複雑さを小さくする。 この解により、共振器相互作用の量子マッピングアルゴリズムを、線形空間と時間スケールを持つ量子回路への直観的なtcマッピングである$n$ atoms (q-marina) で考案することができる。 最後に,古典計算機上の量子マスター方程式解に対して,量子シミュレータおよび超伝導量子プロセッサ上でのアルゴリズムのロバスト性をベンチマークする。

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