論文の概要: Demonstration of Hardware Efficient Photonic Variational Quantum Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10339v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 18:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 18:03:34.463174
• Title: Demonstration of Hardware Efficient Photonic Variational Quantum Algorithm
• Title（参考訳）: ハードウェア効率の良いフォトニック変分量子アルゴリズムの実証
• Authors: Iris Agresti, Koushik Paul, Peter Schiansky, Simon Steiner, Zhengao Yin, Ciro Pentangelo, Simone Piacentini, Andrea Crespi, Yue Ban, Francesco Ceccarelli, Roberto Osellame, Xi Chen, Philip Walther,
• Abstract要約: 本稿では,1光子と線形光ネットワークが変分量子アルゴリズムの実装に十分であることを示す。 因子化タスクのインスタンスに取り組むための変分的アプローチの実証実験によってこれを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4630731476141365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing has brought a paradigm change in computer science, where non-classical technologies have promised to outperform their classical counterpart. Such an advantage was only demonstrated for tasks without practical applications, still out of reach for the state-of-art quantum technologies. In this context, a promising strategy to find practical use of quantum computers is to exploit hybrid quantum-classical models, where a quantum device estimates a hard-to-compute quantity, while a classical optimizer trains the parameters of the model. In this work, we demonstrate that single photons and linear optical networks are sufficient for implementing Variational Quantum Algorithms, when the problem specification, or ansatz, is tailored to this specific platform. We show this by a proof-of-principle demonstration of a variational approach to tackle an instance of a factorization task, whose solution is encoded in the ground state of a suitable Hamiltonian. This work which combines Variational Quantum Algorithms with hardware efficient ansatzes for linear-optics networks showcases a promising pathway towards practical applications for photonic quantum platforms.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングはコンピュータ科学のパラダイム変更をもたらし、非古典的技術は古典的技術よりも優れた性能を約束している。 このような利点は、実用的応用のないタスクに対してのみ実証されたが、最先端の量子技術には及ばない。 この文脈では、量子コンピュータの実用性を見つけるための有望な戦略は、量子デバイスが計算しにくい量を推定するハイブリッド量子古典モデルを利用することであり、一方古典最適化器はモデルのパラメータを訓練する。 本研究では,問題仕様やアンザッツが特定のプラットフォームに適合する場合に,単一の光子と線形光ネットワークが変分量子アルゴリズムを実装するのに十分であることを示す。 我々はこれを、適切なハミルトンの基底状態において解が符号化される因子化タスクのインスタンスに取り組むための変分的アプローチの証明によって示す。 変分量子アルゴリズムと線形光学ネットワークのためのハードウェア効率の良いアンサーゼを組み合わせたこの研究は、フォトニック量子プラットフォームへの実用的な応用に向けた有望な道筋を示している。

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