論文の概要: Photonic processor benchmarking for variational quantum process tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08570v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 13:18:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.368886
- Title: Photonic processor benchmarking for variational quantum process tomography
- Title（参考訳）: 変分量子プロセストモグラフィーのためのフォトニックプロセッサベンチマーク
- Authors: Vladlen Galetsky, Paul Kohl, Janis Nötzel,
- Abstract要約: 光プロセッサを用いた変分量子プロセストモグラフィーの量子-アナログ実験例を示す。
可変量子プロセストモグラフィーのための最初のベンチマークを作成し、その実験の性能を光学プロセッサで評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7751300245073598
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a quantum-analogous experimental demonstration of variational quantum process tomography using an optical processor. This approach leverages classical one-hot encoding and unitary decomposition to perform the variational quantum algorithm on a photonic platform. We create the first benchmark for variational quantum process tomography evaluating the performance of the quantum-analogous experiment on the optical processor against several publicly accessible quantum computing platforms, including IBM's 127-qubit Sherbrooke processor, QuTech's 5-qubit Tuna-5 processor, and Quandela's 12-mode Ascella quantum optical processor. We evaluate each method using process fidelity, cost function convergence, and processing time per iteration for variational quantum circuit depths of $d=3$ and $d=6$. Our results indicate that the optical processors outperform their superconducting counterparts in terms of fidelity and convergence behavior reaching fidelities of $0.8$ after $9$ iterations, particularly at higher depths, where the noise of decoherence and dephasing affect the superconducting processors significantly. We further investigate the influence of any additional quantum optical effects in our platform relative to the classical one-hot encoding. From the process fidelity results it shows that the (classical) thermal noise in the phase-shifters dominates over other optical imperfections, such as mode mismatch and dark counts from single-photon sources. The benchmarking framework and experimental results demonstrate that photonic processors are strong contenders for near-term quantum algorithm deployment, particularly in hybrid variational contexts. This analysis is valuable not only for state and process tomography but also for a wide range of applications involving variational quantum circuit based algorithms.
- Abstract（参考訳）: 光プロセッサを用いた変分量子プロセストモグラフィーの量子-アナログ実験例を示す。
このアプローチは、古典的なワンホット符号化とユニタリ分解を利用して、フォトニックプラットフォーム上で変分量子アルゴリズムを実行する。
我々は,IBM の 127-qubit Sherbrooke プロセッサ,QuTech の 5-qubit Tuna-5 プロセッサ,Quandela の 12-mode Ascella 量子光学プロセッサなど,いくつかの公開量子コンピューティングプラットフォームに対して,光プロセッサ上での量子アナログ実験の性能を評価するための,変動量子プロセストモグラフィーの最初のベンチマークを作成する。
可変量子回路深度$d=3$および$d=6$に対して,プロセス忠実度,コスト関数収束度,繰り返し毎の処理時間を用いて各手法を評価する。
以上の結果から, 光学プロセッサは, 9ドル反復後の忠実度および収束挙動において超伝導プロセッサよりも高い性能を示し, 特にデコヒーレンスやデフォーカスのノイズが超伝導プロセッサに大きく影響している。
さらに、古典的なワンホット符号化と比較して、我々のプラットフォームにおける追加の量子光学効果の影響について検討する。
プロセスの忠実度から、位相シフト器の(古典的な)熱ノイズが、モードミスマッチや単光子源からの暗数などの他の光学的欠陥よりも支配的であることが示される。
ベンチマークフレームワークと実験結果から、フォトニックプロセッサは、特にハイブリッド変動文脈において、短期量子アルゴリズムの展開において強力な競合相手であることが示された。
この分析は状態およびプロセストモグラフィーだけでなく、変動量子回路に基づくアルゴリズムを含む幅広い応用にも有用である。
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