論文の概要: Classical simulation and quantum resource theory of non-Gaussian optics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07115v2
- Date: Mon, 14 Oct 2024 10:18:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 15:02:01.163076
- Title: Classical simulation and quantum resource theory of non-Gaussian optics
- Title（参考訳）: 非ガウス光学の古典シミュレーションと量子資源理論
- Authors: Oliver Hahn, Ryuji Takagi, Giulia Ferrini, Hayata Yamasaki,
- Abstract要約: 非ガウス初期状態に適用されたガウスユニタリと測定をシミュレーションするための効率的なアルゴリズムを提案する。
量子資源理論の観点から、このタイプの非ガウス性測度の性質を考察し、連続変数量子コンピューティングに関連する状態の最適分解を計算する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
- License:
- Abstract: We propose efficient algorithms for classically simulating Gaussian unitaries and measurements applied to non-Gaussian initial states. The constructions are based on decomposing the non-Gaussian states into linear combinations of Gaussian states. We use an extension of the covariance matrix formalism to efficiently track relative phases in the superpositions of Gaussian states. We get an exact simulation algorithm which cost scales quadratically with the number of Gaussian states required to represent the initial state and an approximate simulation algorithm which cost scales linearly with the $l_1$ norm of the coefficients associated with the superposition. We define measures of non-Gaussianty quantifying this simulation cost, which we call the Gaussian rank and the Gaussian extent. From the perspective of quantum resource theories, we investigate the properties of this type of non-Gaussianity measure and compute optimal decomposition for states relevant to continuous-variable quantum computing.
- Abstract（参考訳）: 非ガウス初期状態に適用されたガウスユニタリと測度を古典的にシミュレートする効率的なアルゴリズムを提案する。
構成は非ガウス状態をガウス状態の線型結合に分解することに基づいている。
共分散行列形式の拡張を用いて、ガウス状態の重ね合わせにおける相対位相を効率的に追跡する。
初期状態を表すのに必要なガウス状態の数と2次スケールの正確なシミュレーションアルゴリズムと、重ね合わせに関連する係数の$l_1$ノルムと線形スケールの近似シミュレーションアルゴリズムを得る。
我々は、このシミュレーションコストを定量化する非ガウス性(英語版)の尺度を定義し、ガウスランクとガウス範囲(英語版)と呼ぶ。
量子資源理論の観点から、このタイプの非ガウス性測度の性質を考察し、連続変数量子コンピューティングに関連する状態の最適分解を計算する。
関連論文リスト
- Classical simulation of non-Gaussian bosonic circuits [0.4972323953932129]
ガウス状態の重ね合わせに適用したボソニックリニア光回路をシミュレートするための高速な古典的アルゴリズムを提案する。
本稿では,回路のモード数とサイズを正確にシミュレーションするアルゴリズムを提案する。
また、この数で実行が2次となる高速な近似ランダム化アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T23:52:35Z) - Gaussian Entanglement Measure: Applications to Multipartite Entanglement
of Graph States and Bosonic Field Theory [50.24983453990065]
フービニ・スタディ計量に基づく絡み合い尺度は、Cocchiarellaと同僚によって最近導入された。
本稿では,多モードガウス状態に対する幾何絡み合いの一般化であるガウスエンタングルメント尺度(GEM)を提案する。
自由度の高い系に対する計算可能な多部絡み合わせ測度を提供することにより、自由なボゾン場理論の洞察を得るために、我々の定義が利用できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-31T15:50:50Z) - Classical simulation of non-Gaussian fermionic circuits [0.4972323953932129]
この問題は、クリフォード回路を非安定化器初期状態でシミュレートするのと類似している。
我々の構成は、ガウス状態の重ね合わせにおける相対位相を効率的に追跡できる共分散行列形式の拡張に基づいている。
このアルゴリズムは、フェルミオンの数、所望の精度、初期状態の非ガウス性(英語版)の度合いを計測する特定の量で複雑なシミュレーションアルゴリズムを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T16:12:29Z) - Gaussian decomposition of magic states for matchgate computations [0.0]
マジック状態(英: Magic state)は、古典的にシミュレート可能なクリフォードゲートによる普遍量子計算において重要なものであり、しばしば資源のない安定化状態に分解される。
このアプローチは、安定度ランク、忠実度、範囲の3つの運用上の重要な指標をもたらす。
我々はこれらのシミュレーション手法をMGC(Matchgate circuits)に拡張し、この設定に等価なメトリクスを定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T09:52:53Z) - Matched entanglement witness criteria for continuous variables [11.480994804659908]
我々は、連続変数状態の分離可能な基準を研究するために、ガウス作用素から導かれる量子絡み合いの証人を用いる。
これは非ガウス的絡みの正確な検出方法を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-26T03:45:00Z) - Deterministic Gaussian conversion protocols for non-Gaussian single-mode
resources [58.720142291102135]
猫と二項状態は有限エネルギーとほぼ同値であるが、この同値性は以前は無限エネルギー極限でのみ知られていた。
また,光子付加および光子抽出による圧縮状態からの猫状態の生成も検討し,追加のスクイーズ操作を導入することで既知のスキームを改良した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T11:49:54Z) - Efficient simulation of Gottesman-Kitaev-Preskill states with Gaussian
circuits [68.8204255655161]
ゴッテマン・キタエフ・プレスキル状態(GKP)の古典的シミュラビリティを,任意の変位,大規模なシンプレクティック操作,ホモダイン測定と組み合わせて検討した。
これらのタイプの回路では、準確率分布の非負性性に基づく連続変数の定理も離散変数の定理も、シミュラビリティの評価には使用できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-21T17:57:02Z) - Plug-And-Play Learned Gaussian-mixture Approximate Message Passing [71.74028918819046]
そこで本研究では,従来のi.i.d.ソースに適した圧縮圧縮センシング(CS)リカバリアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、Borgerdingの学習AMP(LAMP)に基づいて構築されるが、アルゴリズムに普遍的な復調関数を採用することにより、それを大幅に改善する。
数値評価により,L-GM-AMPアルゴリズムは事前の知識を必要とせず,最先端の性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-18T16:40:45Z) - Local optimization on pure Gaussian state manifolds [63.76263875368856]
ボソニックおよびフェルミオンガウス状態の幾何学に関する洞察を利用して、効率的な局所最適化アルゴリズムを開発する。
この手法は局所幾何学に適応した降下勾配の概念に基づいている。
提案手法を用いて、任意の混合ガウス状態の精製の絡み合いを計算するのにガウス浄化が十分であるという予想の数値的および解析的証拠を収集する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-24T18:00:36Z) - Efficient construction of tensor-network representations of many-body
Gaussian states [59.94347858883343]
本稿では,多体ガウス状態のテンソルネットワーク表現を効率よく,かつ制御可能な誤差で構築する手法を提案する。
これらの状態には、量子多体系の研究に欠かせないボゾン系およびフェルミオン系二次ハミルトン系の基底状態と熱状態が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-12T11:30:23Z)
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。