論文の概要: Automated discovery of heralded ballistic graph state generators for fusion-based photonic quantum computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16505v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 16:30:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.451026
• Title: Automated discovery of heralded ballistic graph state generators for fusion-based photonic quantum computation
• Title（参考訳）: 融合型フォトニック量子計算のための有価グラフ状態生成器の自動発見
• Authors: Gavin S. Hartnett, Dave Kielpinski, Smarak Maity, Pranav S. Mundada, Yuval Baum, Michael R. Hush,
• Abstract要約: 高い忠実度と成功率を持つグラフ状態を生成するフォトニック回路の設計は、量子コンピューティングにおける中心的な課題である。 本稿では、7.5ドルの新しいシミュレーション手法を用いて、自動回路発見のための汎用最適化フレームワークを提案する。 4量子状態の場合、我々の回路は2.053×10-3$から7.813×10-3$という成功確率を達成し、融合ベースラインを最大4.7倍に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing photonic circuits that prepare graph states with high fidelity and success probability is a central challenge in linear optical quantum computing. Existing approaches rely on hand-crafted designs or fusion-based assemblies. In the absence of multiplexing/boosting, both post-selected ballistic circuits and sequential fusion builds exhibit exponentially decreasing single-shot yields, motivating automated discovery of higher-success circuits. We present a general-purpose optimization framework for automated photonic circuit discovery using a novel polynomial-based simulation approach, enabling efficient strong simulation and gradient-based optimization. Our framework employs a two-pass optimization procedure: the first pass identifies a unitary transformation that prepares the desired state with perfect fidelity and maximal success probability, while the second pass implements a novel sparsification algorithm that reduces this solution to a compact photonic circuit with minimal beamsplitter count while preserving performance. This sparsification procedure often reveals underlying mathematical structure, producing highly simplified circuits with rational reflection coefficients. We demonstrate our approach by discovering optimized circuits for $3$-, $4$-, and $5$-qubit graph states across multiple equivalence classes. For 4-qubit states, our circuits achieve success probabilities of $2.053 \times 10^{-3}$ to $7.813 \times 10^{-3}$, outperforming the fusion baseline by up to $4.7 \times$. For 5-qubit states, we achieve $5.926 \times 10^{-5}$ to $1.157 \times 10^{-3}$, demonstrating up to $7.5 \times$ improvement. These results include the first known state preparation circuits for certain 5-qubit graph states.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度と成功確率でグラフ状態を作成するフォトニック回路の設計は、線形光量子コンピューティングにおける中心的な課題である。 既存のアプローチは手作りのデザインや融合ベースのアセンブリに依存している。 多重化/ブースティングがなければ、ポスト選択された弾道回路とシーケンシャルフュージョン・ビルドの両方が指数関数的に単発収率を減少させ、より高精度な回路の自動発見を動機付けている。 本稿では,新しい多項式ベースのシミュレーション手法を用いて,光電子回路の自動検出のための汎用最適化フレームワークを提案する。 第1のパスは、完全な忠実度と最大成功確率で所望の状態を準備するユニタリ変換を識別し、第2のパスは、この解を最小のビームスプリッタ数を持つコンパクトフォトニック回路に最小化し、性能を保ちながら、新しいスペーシフィケーションアルゴリズムを実装した。 このスペーシフィケーション法は、しばしば基礎となる数学的構造を明らかにし、合理的な反射係数を持つ高度に単純化された回路を生成する。 我々は,複数の等価クラスにまたがる最適化回路を3ドル,4ドル,5ドルビットのグラフ状態に対して発見することで,我々のアプローチを実証する。 4量子状態の場合、我々の回路は2.053 \times 10^{-3}$から7.813 \times 10^{-3}$に成功し、融合ベースラインを最大4.7 \times$に上回る。 5量子状態の場合、$5.926 \times 10^{-5}$から$1.157 \times 10^{-3}$に到達し、最大$7.5 \times$改善を示す。 これらの結果には、ある5ビットグラフ状態に対する最初の既知の状態準備回路が含まれる。

関連論文リスト

• Gradient-Based Excitation Filter for Molecular Ground-State Simulation [6.627541720714792]
  本稿では,従来のコンピュータ上での単一および二重励起(UCCSD)アンサッツを用いたユニタリ結合クラスタを効率的に単純化する手法を提案する。 提案手法は,最大46%のパラメータ減少,60%の回路深さ減少,678タイムのランタイムを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-25T13:12:45Z)
• AltGraph: Redesigning Quantum Circuits Using Generative Graph Models for Efficient Optimization [2.089191490381739]
  AltGraphはサーチベースのサーキットトランスフォーメーションアプローチである。 既存の生成グラフモデルを用いて等価量子回路を生成する。 ゲート数の平均は37.55%減少し、回路深度は37.75%減少する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T19:01:47Z)
• Towards large-scale quantum optimization solvers with few qubits [59.63282173947468]
  我々は、$m=mathcalO(nk)$バイナリ変数を$n$ qubitsだけを使って最適化するために、$k>1$で可変量子ソルバを導入する。 我々は,特定の量子ビット効率の符号化が,バレン高原の超ポリノミウム緩和を内蔵特徴としてもたらすことを解析的に証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T18:59:38Z)
• Graph Neural Network Autoencoders for Efficient Quantum Circuit Optimisation [69.43216268165402]
  我々は、量子回路の最適化にグラフニューラルネットワーク(GNN)オートエンコーダの使い方を初めて提示する。 我々は、量子回路から有向非巡回グラフを構築し、そのグラフを符号化し、その符号化を用いてRL状態を表現する。 我々の手法は、非常に大規模なRL量子回路最適化に向けた最初の現実的な第一歩である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T16:51:30Z)
• Robust Qubit Mapping Algorithm via Double-Source Optimal Routing on Large Quantum Circuits [11.391158217994782]
  Duostraは、実際のハードウェアデバイスで大規模量子回路を実装するという課題に対処するために設計されている。 ダブルキュービットゲートの最適経路を効率よく決定し、SWAPゲートを挿入することで動作する。 合理的なランタイム内で、良質な結果が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T01:47:11Z)
• Fast quantum circuit cutting with randomized measurements [0.0]
  本稿では,単一デバイス上で利用可能な物理量子ビット数を超えて,量子計算のサイズを拡大する手法を提案する。 これは、大きな回路の出力状態を異なるデバイス間で分離可能な状態として表すために、無作為に計測・準備チャネルを挿入することで達成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T15:13:04Z)
• On the Convergence of Distributed Stochastic Bilevel Optimization Algorithms over a Network [55.56019538079826]
  バイレベル最適化は、幅広い機械学習モデルに適用されている。 既存のアルゴリズムの多くは、分散データを扱うことができないように、シングルマシンの設定を制限している。 そこで我々は,勾配追跡通信機構と2つの異なる勾配に基づく分散二段階最適化アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T05:29:52Z)
• Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
  本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。 3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:49:09Z)
• Preparation of excited states for nuclear dynamics on a quantum computer [117.44028458220427]
  量子コンピュータ上で励起状態を作成するための2つの異なる方法を研究する。 シミュレーションおよび実量子デバイス上でこれらの手法をベンチマークする。 これらの結果から,フォールトトレラントデバイスに優れたスケーリングを実現するために設計された量子技術が,接続性やゲート忠実性に制限されたデバイスに実用的なメリットをもたらす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-28T17:21:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。