論文の概要: Variational learning of integrated quantum photonic circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12417v1
- Date: Tue, 19 Nov 2024 11:04:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-20 13:35:45.143632
- Title: Variational learning of integrated quantum photonic circuits
- Title（参考訳）: 集積量子フォトニック回路の変分学習
- Authors: Hui Zhang, Chengran Yang, Wai-Keong Mok, Lingxiao Wan, Hong Cai, Qiang Li, Feng Gao, Xianshu Luo, Guo-Qiang Lo, Lip Ket Chin, Yuzhi Shi, Jayne Thompson, Mile Gu, Ai Qun Liu,
- Abstract要約: 本稿では,量子フォトニック回路の設計のための変分学習手法を提案する。
回路は1つの論理演算子として扱われ、変分学習により統一設計が発見される。
自動制御を備えた集積フォトニックチップを設計し,タスク固有のコスト関数に対して,チップの内部パラメータをリアルタイムで調整・最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.143799518479128
- License:
- Abstract: Integrated photonic circuits play a crucial role in implementing quantum information processing in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era. Variational learning is a promising avenue that leverages classical optimization techniques to enhance quantum advantages on NISQ devices. However, most variational algorithms are circuit-model-based and encounter challenges when implemented on integrated photonic circuits, because they involve explicit decomposition of large quantum circuits into sequences of basic entangled gates, leading to an exponential decay of success probability due to the non-deterministic nature of photonic entangling gates. Here, we present a variational learning approach for designing quantum photonic circuits, which directly incorporates post-selection and elementary photonic elements into the training process. The complicated circuit is treated as a single nonlinear logical operator, and a unified design is discovered for it through variational learning. Engineering an integrated photonic chip with automated control, we adjust and optimize the internal parameters of the chip in real time for task-specific cost functions. We utilize a simple case of designing photonic circuits for a single ancilla CNOT gate with improved success rate to illustrate how our proposed approach works, and then apply the approach in the first demonstration of quantum stochastic simulation using integrated photonics.
- Abstract（参考訳）: 集積フォトニック回路は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代に量子情報処理を実装する上で重要な役割を果たしている。
変分学習は、古典的な最適化技術を活用して、NISQデバイスにおける量子アドバンテージを高める、有望な方法である。
しかし、ほとんどの変分アルゴリズムは回路モデルに基づくものであり、集積フォトニック回路上で実装される際には、大きな量子回路を基本エンタングルゲートの列に明示的に分解するので、フォトニックエンタングルゲートの非決定論的性質による成功確率の指数関数的崩壊を引き起こす。
本稿では、選択後および基本フォトニック要素を直接学習プロセスに組み込む量子フォトニック回路の設計のための変分学習手法を提案する。
複雑な回路は1つの非線形論理演算子として扱われ、変分学習により統一設計が発見される。
自動制御を備えた集積フォトニックチップを設計し,タスク固有のコスト関数に対して,チップの内部パラメータをリアルタイムで調整・最適化する。
単一アンシラCNOTゲートのフォトニック回路を設計し、成功率の向上を図り、提案手法の動作を実証し、集積フォトニックを用いた量子確率シミュレーションの最初の実証にアプローチを適用した。
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