論文の概要: Topological network analysis using a programmable photonic quantum processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08157v2
- Date: Mon, 14 Jul 2025 14:59:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 12:29:47.609317
- Title: Topological network analysis using a programmable photonic quantum processor
- Title（参考訳）: プログラマブルフォトニック量子プロセッサを用いたトポロジカルネットワーク解析
- Authors: Shang Yu, Jinzhao Sun, Zhenghao Li, Ewan Mer, Yazeed K Alwehaibi, Oscar Scholin, Gerard J. Machado, Kuan-Cheng Chen, Aonan Zhang, Raj B Patel, Ying Dong, Ian A. Walmsley, Vlatko Vedral, Ginestra Bianconi,
- Abstract要約: 任意の複素重み付きネットワークの符号化を可能にする汎用プログラム可能な量子プロセッサを開発した。
この量子アプローチは、重み付き$k$-cliquesをどうやって同定し、ベッチ数を推定するかを示す。
これらの結果は、光量子コンピューティングが現実世界のネットワークのトポロジ的特性の分析にどのように応用できるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0018652145221614
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding topological features in networks is crucial for unravelling complex phenomena across fields such as neuroscience, condensed matter, and high-energy physics. However, identifying higher-order topological structures -- such as $k$-cliques, fundamental building blocks of complex networks -- remains a significant challenge. Here we develop a universal programmable photonic quantum processor that enables the encoding of arbitrary complex-weight networks, providing a direct pathway to uncovering their topological structures. We demonstrate how this quantum approach can identify weighted $k$-cliques and estimate Betti numbers by leveraging the Gaussian boson sampling algorithm's ability to preferentially select high-weight, dense subgraphs. The unique capabilities of our programmable quantum processor allow us to observe topological phase transitions and identify clique percolation phenomena directly from the entropy of the sampling results. These findings showcase how photonic quantum computing can be applied to analyse the topological characteristics of real-world complex networks, opening new possibilities for quantum-enhanced data analysis.
- Abstract（参考訳）: ネットワークにおけるトポロジ的特徴を理解することは、神経科学、凝縮物質、高エネルギー物理学などの分野にまたがる複雑な現象の解明に不可欠である。
しかし、$k$-cliques、複雑なネットワークの基本的な構成要素など、高次のトポロジ構造を特定することは、依然として大きな課題である。
ここでは、任意の複素重み付けネットワークの符号化を可能にし、その位相構造を明らかにするための直接的な経路を提供する、普遍的なプログラマブルフォトニック量子プロセッサを開発する。
この量子アプローチは、重み付き$k$-cliquesを同定し、ガウスボソンサンプリングアルゴリズムの高重で高密度な部分グラフを優先的に選択する能力を利用してベッチ数を推定する方法を実証する。
プログラム可能な量子プロセッサのユニークな能力により、トポロジカル位相遷移を観測し、サンプリング結果のエントロピーから直接斜めのパーコレーション現象を特定できる。
これらの結果は、光量子コンピューティングが実世界の複雑なネットワークのトポロジ的特性を解析するためにどのように応用できるかを示し、量子化データ分析の新たな可能性を開く。
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