論文の概要: Deterministic preparation of optical squeezed cat and
Gottesman-Kitaev-Preskill states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10510v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 13:23:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-11-20 14:44:10.987403
- Title: Deterministic preparation of optical squeezed cat and
Gottesman-Kitaev-Preskill states
- Title(参考訳): 光学スクイズドキャットとゴッテマン・キタエフ・プレススキル状態の決定論的調製
- Authors: Matthew S. Winnel, Joshua J. Guanzon, Deepesh Singh, and Timothy C.
Ralph
- Abstract要約: 大振幅圧縮された猫と高品質なゴッテマン・キタエフ・プレスキル状態(GKP)は、量子誤り訂正のための強力な資源である。
ネコ大振幅絞殺状態の決定論的準備のための光学系にスケーラブルなスキームを提案する。
これらの状態は、光学におけるGKP誤差の補正が短期的な実験で技術的に実現可能であることを示す、高品質なGKP状態を作成するためにブレンドすることができる。
- 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: Large-amplitude squeezed cat and high-quality Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP)
states are powerful resources for quantum error correction. However, previous
schemes in optics are limited to low success probabilities, small amplitudes,
and low squeezing. We overcome these limitations and present scalable schemes
in optics for the deterministic preparation of large-amplitude squeezed cat
states using only Gaussian operations and photon-number measurements. These
states can be bred to prepare high-quality approximate GKP states, showing that
GKP error correction in optics is technically feasible in near-term
experiments.
- Abstract(参考訳): 大振幅圧縮された猫と高品質なゴッテマン・キタエフ・プレスキル状態(GKP)は量子誤り訂正のための強力な資源である。
しかし、以前の光学におけるスキームは、低い成功確率、小さな振幅、低いスクイーズに制限されている。
我々はこれらの制限を克服し、ガウス演算と光子数測定のみを用いた大振幅ネコ状態の決定論的準備のための光学系におけるスケーラブルなスキームを提示する。
これらの状態は、光学におけるGKP誤差の補正が短期的な実験で技術的に実現可能であることを示す、高品質なGKP状態を作成することができる。
関連論文リスト
- A unified optical platform for non-Gaussian and fault-tolerant Gottesman-Kitaev-Preskill states [2.4013793000097103]
光の非ガウス状態は、安全な量子通信、フォールトトレラント量子計算、古典的な限界を超える精度のセンシングを可能にする。
ここでは、ガウス入力のみを使用し、光学パラメトリック増幅を行い、光子検出を行い、この制約を取り除く統一光学フレームワークを導入する。
単一アーキテクチャ内では, 近接単位忠実度を持つ光子付加励起状態, 98.5%以上の強い非線形性および忠実度を有する立方相様状態, および99%の忠実度を超えるスクリュッドキャット状態の発生を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-02T10:12:14Z) - How Can Quantum Deep Learning Improve Large Language Models? [24.83900854986565]
完全な微調整は高い性能を達成するが、計算とメモリのコストを禁ずる。
ローランク適応(LoRA)、プリフィックスチューニング(Prefix tuning)、スパースローランク適応(SoRA)は、競争精度を維持しながらトレーニング可能なパラメータを減らすことでこの問題に対処する。
量子深層学習の最近の進歩は、量子インスパイアされた符号化とパラメータ化量子回路を通じて新しい機会をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-17T08:18:58Z) - The loss tolerance of cat breeding for fault-tolerant grid state generation [0.0]
猫の繁殖プロトコルは、Gottesman-Kitaev-Preskill状態を決定論的に生成することができる。
光損失がプロトコルの全体的な成功確率を減少させることを示す。
また,光損失が4%を超えると,耐故障性GKP状態の調製が禁止されることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-08T10:15:31Z) - Quantum extreme learning machines for photonic entanglement witnessing [30.432877421232842]
量子極端学習機械(QELM)は、量子絡みを目撃する強力な代替手段を具現化している。
我々は光子対の軌道角運動量を利用するフォトニックQELMを自由度として実装する。
従来の手法とは異なり, 装置の微調整, 精密校正, 精巧な知識は不要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-25T16:55:35Z) - Classical simulation of circuits with realistic odd-dimensional Gottesman-Kitaev-Preskill states [37.54293136411193]
本稿では,回路を符号化した Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 状態でシミュレートするアルゴリズムを提案する。
私たちのアプローチは、最も困難なが実際は関係のある体制において特に効果的であるように調整されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-17T18:00:28Z) - Optical Gottesman-Kitaev-Preskill Qubit Generation via Approximate Squeezed Schrödinger Cat State Breeding [0.0]
Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 量子ビットは、異常な誤り訂正能力で知られており、量子コンピューティングにおいて非常に解明されている。
未検出モードにおける所望の状態を隠蔽する光子数分解検出器を用いて、絡み合った真空モードの一部を計測する計測に基づく手法が、その最小限のリソース要求により光GKP量子ビット生成の候補として浮上している。
一般化された光子サブトラクションによって生成された近似的なシュレッショルドシュリンガー猫状態の育種法は、単一の高い確率ホモダイン測定で2つの光子数解決測定を補足することでこの問題を克服する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-10T22:57:47Z) - Early Fault-Tolerant Quantum Algorithms in Practice: Application to Ground-State Energy Estimation [39.20075231137991]
地中エネルギー推定問題に着目した早期フォールトトレラント量子アルゴリズムの実現可能性について検討する。
これらの手法をより大きなシステムサイズに拡張することは、大きなサポートのためのCDFの滑らかさ、真の基底状態との重なり合いに対する厳密な下限の欠如、高品質な初期状態を作成するのが困難である、という3つの大きな課題を浮き彫りにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-06T18:00:03Z) - Generation of Flying Logical Qubits using Generalized Photon Subtraction
with Adaptive Gaussian Operations [0.0]
適応ガウス演算により複数の量子状態からGKP量子ビットを効率的に合成する手法を提案する。
現実的なスケールで耐故障性GKP量子ビットを生成する単一ショット成功確率は,従来の手法の100万倍の10$%以上である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-14T13:42:12Z) - Metrological robustness of high photon number optical cat states [0.0]
高光子数状態における位相推定のためのメロジカルロバスト性を示すノイズロバスト光猫状態を導入する。
これらの猫状態は高調波発生の強いレーザー駆動過程から得られる。
その結果, 損失ケースにおけるQFIの減少は, 偶数および奇数と比較してHHG-cat状態に対して抑制されることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T16:28:41Z) - Method to deterministically generate large-amplitude optical cat states [1.146825766525396]
猫の状態は、マクロ的な量子重ね合わせと量子情報応用の研究において重要な資源である。
相互作用のない測定と量子ゼノ効果を利用することで、脆弱な量子顕微鏡システムでさえ決定論的に制御でき、強い光場と絡み合うことを実証する。
量子マイクロシステムが大きな光子損失を被った場合でも、猫の状態の調製が可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-07T12:38:47Z) - Protecting the quantum interference of cat states by phase-space
compression [45.82374977939355]
独自の位相空間干渉特性を持つキャット状態は、量子力学を理解するための理想的な候補である。
これらは光子損失に非常に敏感であり、必然的にガウスの量子的非ガウス的特徴を減少させる。
ここでは,猫状態の位相空間分布を圧縮することにより,これらの非ガウス的特徴を保護する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T16:06:40Z) - Plug-&-play generation of non-Gaussian states of light at a telecom
wavelength [48.7576911714538]
この研究は、連続変数状態における実用的な量子光学技術への重要な進歩を示す。
非ガウス状態生成は、誘導波光学技術からのプラグ&プレイコンポーネントに完全に依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T11:08:08Z) - Robust preparation of Wigner-negative states with optimized
SNAP-displacement sequences [41.42601188771239]
三次元マイクロ波キャビティにおける光の非古典状態を生成する。
これらの状態は量子計算に有用である。
非古典的状態を生成するこの方法は、システムのパラメータのゆらぎに対して堅牢であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T18:20:38Z) - Bosonic field digitization for quantum computers [62.997667081978825]
我々は、離散化された場振幅ベースで格子ボゾン場の表現に対処する。
本稿では,エラースケーリングを予測し,効率的な量子ビット実装戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-24T15:30:04Z) - Conditional preparation of non-Gaussian quantum optical states by
mesoscopic measurement [62.997667081978825]
光学場の非ガウス状態は、量子情報応用における提案された資源として重要である。
メソスコピック検出器を応用可能なレシエーションへのアンシラフィールドの変位を含む新しいアプローチを提案する。
実験により,強いウィグナー負性を持つ状態は高い速度で生成可能であると結論付けた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-29T16:59:18Z) - Bose-Einstein condensate soliton qubit states for metrological
applications [58.720142291102135]
2つのソリトン量子ビット状態を持つ新しい量子メトロジー応用を提案する。
位相空間解析は、人口不均衡-位相差変数の観点からも、マクロ的な量子自己トラッピング状態を示すために行われる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T09:05:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。