論文の概要: Generating Functions and Automatic Differentiation for
Photon-Number-Resolved Simulations with Multimode Gaussian States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05330v1
- Date: Mon, 12 Sep 2022 15:39:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-26 22:11:44.476452
- Title: Generating Functions and Automatic Differentiation for
Photon-Number-Resolved Simulations with Multimode Gaussian States
- Title（参考訳）: マルチモードガウス状態を用いた光子核分解シミュレーションの関数生成と自動微分
- Authors: Erik Fitzke, Florian Niederschuh, and Thomas Walther
- Abstract要約: 多重モードガウス状態の光子統計をシミュレートする単純で汎用的な方法を示す。
光子数分布、累積確率、モーメント、および光子統計の因子モーメントの生成関数を導出する。
機械学習フレームワークPyTorchを自動微分に使用することにより、数値的な結果が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A simple and versatile method to simulate the photon statistics of multimode
Gaussian states based on automatic differentiation of generating functions is
presented. The generating functions for the photon number distribution,
cumulative probabilities, moments, and factorial moments of the photon
statistics are derived. Related expressions for multimode photon-added and
photon-subtracted Gaussian states are presented. Numerical results are obtained
by using the machine learning framework PyTorch for automatic differentiation.
It is demonstrated that this approach is well suited for practical simulations
of the photon statistics of quantum optical experiments in realistic scenarios
with low photon numbers, in which various sources of imperfections have to be
taken into account. As an example, the detection probabilities of a recent
multipartite time-bin coding quantum key distribution setup are determined and
compared with the corresponding experimental values.
- Abstract（参考訳）: 生成関数の自動微分に基づく多モードガウス状態の光子統計をシミュレートする簡易かつ汎用的な手法を提案する。
フォトン数分布、累積確率、モーメント、およびフォトン統計の因子モーメントの生成関数が導出される。
多モード光子付加および光子置換ガウス状態の関連式を示す。
自動微分のための機械学習フレームワークpytorchを用いて数値計算を行った。
このアプローチは、量子光学実験の光子統計を、低光子数の現実的なシナリオでシミュレーションするのに適しており、様々な不完全性の源を考慮する必要があることが示されている。
例えば、最近のマルチパーティタイトなタイムビン符号化量子鍵分布設定の検出確率を判定し、対応する実験値と比較する。
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