論文の概要: A Variational Approach to Learning Photonic Unitary Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05727v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 10:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 18:17:07.640199
• Title: A Variational Approach to Learning Photonic Unitary Operators
• Title（参考訳）: フォトニック・ユニタリ演算子学習のための変分的アプローチ
• Authors: Hadrian Bezuidenhout, Mwezi Koni, Jonathan Leach, Paola Concha Obando, Andrew Forbes, Isaac Nape,
• Abstract要約: 我々は、横方向空間自由度で変調された構造光の高次元特性を利用して、ユニタリ演算を学習する。 我々の研究は高次元情報処理を推進し、未知の状態とチャネルのプロセスおよび量子状態トモグラフィーに適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structured light, light tailored in its internal degrees of freedom, has become topical in numerous quantum and classical information processing protocols. In this work, we harness the high dimensional nature of structured light modulated in the transverse spatial degree of freedom to realise an adaptable scheme for learning unitary operations. Our approach borrows from concepts in variational quantum computing, where a search or optimisation problem is mapped onto the task of finding a minimum ground state energy for a given energy/goal function. We achieve this by a pseudo-random walk procedure over the parameter space of the unitary operation, implemented with optical matrix-vector multiplication enacted on arrays of Gaussian modes by exploiting the partial Fourier transforming capabilities of a cylindrical lens in the transverse degree of freedom for the measurement. We outline the concept theoretically, and experimentally demonstrate that we are able to learn optical unitary matrices for dimensions d = 2, 4, 8 and 16 with average fidelities of >90%. Our work advances high dimensional information processing and can be adapted to both process and quantum state tomography of unknown states and channels.
• Abstract（参考訳）: 内部自由度に合わせた構造光は、多くの量子情報処理プロトコルや古典情報処理プロトコルにおいて話題となっている。 本研究では, 空間的自由度に変調された構造光の高次元特性を利用して, ユニタリ演算を学習するための適応的スキームを実現する。 提案手法は,探索や最適化の問題を与えられたエネルギー/ゴール関数に対して最小基底状態エネルギーを求めるタスクにマッピングする,変分量子コンピューティングの概念を取り入れたものである。 本研究では, 1次演算のパラメータ空間上の擬似ランダムウォーク法を用いて, ガウスモードのアレイ上に実装された光行列ベクトル乗法を用いて, 筒状レンズの部分フーリエ変換能力を, 測定の自由度で利用することによって実現した。 この概念を理論的に概説し、次元 d = 2, 4, 8, 16 の光学的ユニタリ行列を平均忠実度 90% で学習できることを実験的に実証した。 我々の研究は高次元情報処理を推進し、未知の状態とチャネルのプロセスおよび量子状態トモグラフィーに適応することができる。

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