論文の概要: Ultrahigh-fidelity spatial mode quantum gates in high-dimensional space by diffractive deep neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16410v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 14:16:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:18:44.907601
• Title: Ultrahigh-fidelity spatial mode quantum gates in high-dimensional space by diffractive deep neural networks
• Title（参考訳）: 微分深部ニューラルネットワークによる高次元空間における超高忠実空間モード量子ゲート
• Authors: Qianke Wang, Jun Liu, Dawei Lyu, Jian Wang,
• Abstract要約: 本稿では,光子の多次元空間モードを用いた高次元量子ゲートの構成について述べる。 我々のゲートは、量子プロセストモグラフィーによって特徴づけられるように、99.6(2)%の高忠実度を示す。 我々の研究は、ディープラーニングを用いて特定の量子ゲートを設計するための扉を開き、量子計算の信頼性の高い実行の可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.153557964788408
• License:
• Abstract: While the spatial mode of photons is widely used in quantum cryptography, its potential for quantum computation remains largely unexplored. Here, we showcase the use of the multi-dimensional spatial mode of photons to construct a series of high-dimensional quantum gates, achieved through the use of diffractive deep neural networks (D2NNs). Notably, our gates demonstrate high fidelity of up to 99.6(2)%, as characterized by quantum process tomography. Our experimental implementation of these gates involves a programmable array of phase layers in a compact and scalable device, capable of performing complex operations or even quantum circuits. We also demonstrate the efficacy of the D2NN gates by successfully implementing the Deutsch algorithm and propose an intelligent deployment protocol that involves self-configuration and self-optimization. Moreover, we conduct a comparative analysis of the D2NN gate's performance to the wave-front matching approach. Overall, our work opens a door for designing specific quantum gates using deep learning, with the potential for reliable execution of quantum computation.
• Abstract（参考訳）: 量子暗号では光子の空間モードが広く使われているが、量子計算のポテンシャルはほとんど解明されていない。 本稿では、高次元量子ゲートを構成するために光子の多次元空間モードを用いることを、D2NN(diffractive Deep Neural Network)を用いて示す。 特に、我々のゲートは、量子プロセストモグラフィーによって特徴づけられるように、99.6(2)%の高忠実度を示す。 これらのゲートを実験的に実装するには、コンパクトでスケーラブルなデバイスでプログラム可能な位相層の配列を伴い、複雑な演算や量子回路さえも実行できる。 また、Deutschアルゴリズムをうまく実装することでD2NNゲートの有効性を実証し、自己設定と自己最適化を含むインテリジェントなデプロイメントプロトコルを提案する。 さらに、D2NNゲートの性能をウェーブフロントマッチング手法と比較する。 全体として、我々の研究は、ディープラーニングを用いて特定の量子ゲートを設計するための扉を開き、量子計算の信頼できる実行の可能性を秘めている。

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