論文の概要: Variational quantum cloning machine on a photonic integrated interferometer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06026v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 15:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 15:10:58.525757
• Title: Variational quantum cloning machine on a photonic integrated interferometer
• Title（参考訳）: フォトニック集積干渉計における変分量子クローニング装置
• Authors: Francesco Hoch, Giovanni Rodari, Eugenio Caruccio, Beatrice Polacchi, Gonzalo Carvacho, Taira Giordani, Mina Doosti, Sebastià Nicolau, Ciro Pentangelo, Simone Piacentini, Andrea Crespi, Francesco Ceccarelli, Roberto Osellame, Ernesto F. Galvão, Nicolò Spagnolo, Fabio Sciarrino,
• Abstract要約: 本研究では,デュアルレール符号化フォトニック量子ビットの変分クローンマシンを試作した。 プログラム可能な6モード統合デバイスと古典的フィードバックを利用して、ほぼ最適なクローン性能を実現する。
• 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: A seminal task in quantum information theory is to realize a device able to produce copies of a generic input state with the highest possible output fidelity, thus realizing an \textit{optimal} quantum cloning machine. Recently, the concept of variational quantum cloning was introduced: a quantum machine learning algorithm through which, by exploiting a classical feedback loop informed by the output of a quantum processing unit, the system can self-learn the programming required for an optimal quantum cloning strategy. In this work, we experimentally implement a $1 \rightarrow 2$ variational cloning machine of dual-rail encoded photonic qubits, both for phase-covariant and state-dependent cloning. We exploit a fully programmable 6-mode universal integrated device and classical feedback to reach near-optimal cloning performances. Our results demonstrate the potential of programmable integrated photonic platforms for variational self-learning of quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子情報理論におけるセミナルタスクは、可能な限り高い出力忠実度でジェネリック入力状態のコピーを生成することができるデバイスを実現することであり、従って \textit{optimal} 量子クローニングマシンを実現する。 近年、量子処理ユニットの出力から得られる古典的なフィードバックループを利用して、最適な量子クローニング戦略に必要なプログラミングを自己学習する量子機械学習アルゴリズムが導入された。 本研究では,位相共変法と状態依存法の両方において,デュアルレール符号化されたフォトニック量子ビットの1ドル2$変分クローニング機を実験的に実装した。 プログラム可能な6モード統合デバイスと古典的フィードバックを利用して、ほぼ最適なクローン性能を実現する。 量子アルゴリズムの変分自己学習のためのプログラム可能な統合フォトニックプラットフォームの可能性を示す。

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