論文の概要: Variational processing of multimode squeezed light

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16753v1
• Date: Sat, 20 Sep 2025 17:37:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.960375
• Title: Variational processing of multimode squeezed light
• Title（参考訳）: マルチモード励起光の変分処理
• Authors: Aviv Karnieli, Paul-Alexis Mor, Charles Roques-Carmes, Eran Lustig, Jamison Sloan, Jelena Vučković, David A. B. Miller, Shanhui Fan,
• Abstract要約: 集積型マルチモード量子光学は、スケーラブルな連続可変量子技術のための有望なプラットフォームである。 スクイーズリソースが分散する「関連スーパーモデム」のオンチップ計測、ルーティング、処理は、モード数$N$と2次的にスケールする。 本稿では,最も待ち行列の大きいスーパーモデムを逐次学習・抽出する,自己構成型フォトニックネットワークに依存する変分スキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrated multimode quantum optics is a promising platform for scalable continuous-variable quantum technologies leveraging multimode squeezing in both the spatial and spectral domains. However, on-chip measurement, routing and processing the relevant ``supermodes'' over which the squeezing resource is distributed still scales quadratically with the number of modes $N$, causing rapid increase in photonic circuit size and number of required measurements. Here, we introduce a variational scheme, relying on self-configuring photonic networks (SCN) that learns and extracts the most-squeezed supermodes sequentially, reducing both the circuit size and the experimental overhead. Using homodyne measurement as a cost function, a sparse SCN discovers the $l\ll N$ most significant supermodes using $O(lN)$ physical elements and optimization steps. We analyze and numerically simulate these architectures for both real-space and frequency-domain implementations, showing a fidelity close to unity between the learned circuit and the supermode decomposition, even in the presence of optical losses and detection noise. In the frequency domain, we show that circuit size can be further reduced by using inverse-designed surrogate networks, which emulate the layers learned thus far. Using two different frequency encoding schemes -- uniformly- and non-uniformly-spaced frequency bins -- we reduce an entire network (learning all $N$ supermodes) to $O(N)$ and even $O(1)$ modulated cavities. Our results point toward chip-scale, resource-efficient quantum processing units and demultiplexers for continuous variable processing in multimode quantum optics, with applications ranging from quantum communication, metrology, and computation.
• Abstract（参考訳）: 集積型マルチモード量子光学は、空間領域とスペクトル領域の両方で多重モードのスクイーズを利用するスケーラブルな連続可変量子技術のための有望なプラットフォームである。 しかし、スクイーズリソースが分散している「スーパーモーズ」のオンチップ計測、ルーティング、処理は、モード数$N$と2次的にスケールし、フォトニック回路のサイズと必要な測定値が急速に増加する。 本稿では,自己構成型フォトニックネットワーク(SCN)に頼って,回路サイズと実験オーバーヘッドの両面を連続的に学習し,抽出する変動型スキームを提案する。 ホモダイン測定をコスト関数として用い、スパースSCNは$O(lN)$物理要素と最適化ステップを用いて$l\ll N$最も重要なスーパーモデムを発見する。 我々はこれらのアーキテクチャを実空間および周波数領域の実装の両方で解析・数値シミュレーションし、光損失や検出ノイズがあっても、学習回路と超モード分解の統一性に近い忠実さを示す。 周波数領域では、これまでに学習した層をエミュレートする逆設計のサロゲートネットワークを用いることで、回路サイズをさらに小さくすることができることを示す。 2つの異なる周波数符号化スキーム(一様および一様ではない周波数ビン)を使用することで、ネットワーク全体(すべての$N$スーパーモデムを学習する)を$O(N)$、さらには$O(1)$変調キャビティに削減する。 本研究は,マルチモード量子光学系における連続可変処理のためのチップスケール,資源効率のよい量子処理ユニットとデマルチプレクサを対象とし,量子通信,メトロジー,計算など多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種

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