論文の概要: Task-Oriented Gaussian Optimization for Non-Gaussian Resources in Continuous-Variable Quantum Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15747v1
- Date: Fri, 19 Sep 2025 08:22:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.073675
- Title: Task-Oriented Gaussian Optimization for Non-Gaussian Resources in Continuous-Variable Quantum Computation
- Title（参考訳）: 連続可変量子計算における非ガウス資源のタスク指向ガウス最適化
- Authors: Boxuan Jing, Feng-Xiao Sun, Qiongyi He,
- Abstract要約: 連続変数系において、非ガウス的資源は普遍的な量子計算を達成するのに不可欠である。
非ガウス資源を体系的に洗練するガウス最適化プロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、マジック状態に基づく量子計算におけるゲートの忠実度を高めるための実験的に実現可能なアプローチを提供する。
- 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: In continuous-variable systems, non-Gaussian resources are essential for achieving universal quantum computation that lies beyond classical simulation. Among the candidate states, the cubic phase state stands out as the simplest form of single-mode non-Gaussian resource, yet its experimental preparation still remains a great challenge. Although a variety of approximate schemes have been proposed to simulate the cubic phase state, they often fall short when deployed in concrete quantum tasks. In this work, we present a Gaussian optimization protocol that systematically refines the non-Gaussian resources, which significantly improves the performance of both magic-state-based and measurement-based quantum computation. Leveraging task-specific Gaussian operations on approximate cubic phase states, our protocol offers an experimentally feasible approach to enhance gate fidelity in magic-state-based quantum computation and reduce the variance of nonlinear quadrature measurement in measurement-based quantum computation. Building on this framework, we further propose a task-oriented non-Gaussian state preparation scheme based on superpositions in the Fock basis followed by squeezing and displacement. This strategy enables direct tailoring of resource states to specific task goals. Owing to its flexibility and generality, our framework provides a powerful and broadly applicable tool for enhancing performance across a wide range of continuous-variable quantum information protocols.
- Abstract（参考訳）: 連続変数系では、非ガウス的資源は古典的なシミュレーションを超える普遍的な量子計算を達成するのに不可欠である。
候補状態の中で、立方相状態は単一モードの非ガウス資源の最も単純な形式として際立っているが、実験的な準備は依然として大きな課題である。
立方相状態をシミュレートする様々な近似スキームが提案されているが、具体的な量子タスクに展開すると、しばしば不足する。
本研究では,非ガウス資源を体系的に洗練するガウス最適化プロトコルを提案する。
約3乗位相状態におけるタスク固有ガウス演算を活用することで、マジック状態に基づく量子計算におけるゲートの忠実度を高め、測定に基づく量子計算における非線形二次測定のばらつきを低減するための実験的に実現可能なアプローチを提供する。
この枠組みに基づいて,Fockに基づく重ね合わせに基づくタスク指向の非ガウス状態準備スキームの提案を行った。
この戦略は、リソース状態の特定のタスク目標への直接的調整を可能にする。
その柔軟性と汎用性のため、我々のフレームワークは、広範囲の連続可変量子情報プロトコルのパフォーマンスを向上させるために、強力で広く適用可能なツールを提供する。
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