論文の概要: Deep reinforcement learning for near-deterministic preparation of cubic- and quartic-phase gates in photonic quantum computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07859v2
• Date: Tue, 10 Jun 2025 14:59:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 12:52:34.307567
• Title: Deep reinforcement learning for near-deterministic preparation of cubic- and quartic-phase gates in photonic quantum computing
• Title（参考訳）: フォトニック量子コンピューティングにおける立方相・四相相ゲートのほぼ決定論的準備のための深部強化学習
• Authors: Amanuel Anteneh, Léandre Brunel, Carlos González-Arciniegas, Olivier Pfister,
• Abstract要約: 本稿では,3次相状態を生成する量子光学回路を制御するために,強化学習を用いてディープニューラルネットワークを訓練する数値実験の結果について述べる。 全く同じ資源で、立方体ゲート分解を必要とせず、クォート相ゲートを直接生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cubic-phase states are a sufficient resource for universal quantum computing over continuous variables. We present results from numerical experiments in which deep neural networks are trained via reinforcement learning to control a quantum optical circuit for generating cubic-phase states, with an average success rate of 96%. The only non-Gaussian resource required is photon-number-resolving measurements. We also show that the exact same resources enable the direct generation of a quartic-phase gate, with no need for a cubic gate decomposition.
• Abstract（参考訳）: 立方相状態は連続変数上の普遍量子コンピューティングに十分な資源である。 本稿では,3次相状態を生成する量子光学回路を制御するための強化学習により,ディープニューラルネットワークを訓練する数値実験の結果を,平均成功率は96%である。 唯一の非ガウス的資源は光子数分解測定である。 また、全く同じ資源が立方体ゲート分解を必要とせず、クォート相ゲートの直接生成を可能にすることを示す。

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