論文の概要: Gaussian Models to Non-Gaussian Realms of Quantum Photonic Simulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05245v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 15:04:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:31:23.346688
- Title: Gaussian Models to Non-Gaussian Realms of Quantum Photonic Simulators
- Title（参考訳）: 量子フォトニックシミュレータの非ガウス領域へのガウスモデル
- Authors: Dennis Delali Kwesi Wayo, Rodrigo Alves Dias, Masoud Darvish Ganji, Camila Martins Saporetti, Leonardo Goliatt,
- Abstract要約: 量子フォトニックシミュレータは、量子フォトニック回路のモデリングと最適化に必須のツールとして登場した。
本稿では,ガウスモデルから非ガウスモデルへの遷移と,大規模フォトニクスシステムのシミュレーションに伴う計算課題について考察する。
我々は、Strawberry Fields、Piquasso、QuTiP SimulaQron、Perceval、QuantumOPtics.jlを含む主要なフォトニック量子シミュレータを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.592307869002029
- License:
- Abstract: Quantum photonic simulators have emerged as indispensable tools for modeling and optimizing quantum photonic circuits, bridging the gap between theoretical models and experimental implementations. This review explores the landscape of photonic quantum simulation, focusing on the transition from Gaussian to non-Gaussian models and the computational challenges associated with simulating large-scale photonic systems. Gaussian states and operations, which enable efficient simulations through covariance matrices and phase-space representations, serve as the foundation for photonic quantum computing. However, non-Gaussian states crucial for universal quantum computation introduce significant computational complexity, requiring advanced numerical techniques such as tensor networks and high-performance GPU acceleration. We evaluate the leading photonic quantum simulators, including Strawberry Fields, Piquasso, QuTiP SimulaQron, Perceval, and QuantumOPtics.jl analyzing their capabilities in handling continuous-variable (CV) and discrete-variable (DV) quantum systems. Special attention is given to hardware-accelerated methods, including GPU-based tensor network approaches, machine learning integration, and hybrid quantum-classical workflows. Furthermore, we investigate noise modeling techniques, such as photon loss and dark counts, and their impact on simulation accuracy. As photonic quantum computing moves toward practical implementations, advancements in high-performance computing (HPC) architectures, such as tensor processing units (TPUs) and system-on-a-chip (SoC) solutions, are accelerating the field. This review highlights emerging trends, challenges, and future directions for developing scalable and efficient photonic quantum simulators.
- Abstract（参考訳）: 量子フォトニックシミュレータは、理論モデルと実験実装の間のギャップを埋め、量子フォトニック回路をモデル化し、最適化するための欠かせないツールとして登場した。
本稿では,ガウスモデルから非ガウスモデルへの移行と大規模フォトニックシステムのシミュレーションに伴う計算課題に着目し,フォトニック量子シミュレーションの展望について考察する。
共分散行列と位相空間表現による効率的なシミュレーションを可能にするガウス状態と演算は、フォトニック量子コンピューティングの基礎となる。
しかし、普遍量子計算に不可欠な非ガウス状態は、テンソルネットワークや高速GPU加速のような高度な数値技術を必要とする、計算の複雑さを著しく引き起こす。
我々は、Strawberry Fields、Piquasso、QuTiP SimulaQron、Perceval、QuantumOPtics.jlを含む主要なフォトニック量子シミュレータを評価し、連続可変(CV)および離散可変(DV)量子システムの処理能力を分析する。
GPUベースのテンソルネットワークアプローチ、機械学習の統合、ハイブリッド量子古典ワークフローなど、ハードウェアアクセラレーション手法に特に注目されている。
さらに,光子損失や暗カウントなどのノイズモデリング手法について検討し,シミュレーション精度への影響について検討した。
光量子コンピューティングが実用化に向けて進むにつれ、テンソル処理ユニット(TPU)やシステムオンチップ(SoC)ソリューションといった高性能コンピューティング(HPC)アーキテクチャの進歩がフィールドを加速している。
このレビューでは、スケーラブルで効率的なフォトニック量子シミュレータの開発における新たなトレンド、課題、今後の方向性を取り上げている。
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