論文の概要: Efficient learning of bosonic Gaussian unitaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05531v1
- Date: Tue, 07 Oct 2025 02:42:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.075114
- Title: Efficient learning of bosonic Gaussian unitaries
- Title（参考訳）: ボソニックガウスユニタリの効率的な学習
- Authors: Marco Fanizza, Vishnu Iyer, Junseo Lee, Antonio A. Mele, Francesco A. Mele,
- Abstract要約: 厳密な分析によりボソニック・ガウスのユニタリを学習するための最初の時間効率について述べる。
提案アルゴリズムは,最小ケース誤りに対して精度の低い未知のユニタリを推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1022255067547877
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bosonic Gaussian unitaries are fundamental building blocks of central continuous-variable quantum technologies such as quantum-optic interferometry and bosonic error-correction schemes. In this work, we present the first time-efficient algorithm for learning bosonic Gaussian unitaries with a rigorous analysis. Our algorithm produces an estimate of the unknown unitary that is accurate to small worst-case error, measured by the physically motivated energy-constrained diamond distance. Its runtime and query complexity scale polynomially with the number of modes, the inverse target accuracy, and natural energy parameters quantifying the allowed input energy and the unitary's output-energy growth. The protocol uses only experimentally friendly photonic resources: coherent and squeezed probes, passive linear optics, and heterodyne/homodyne detection. We then employ an efficient classical post-processing routine that leverages a symplectic regularization step to project matrix estimates onto the symplectic group. In the limit of unbounded input energy, our procedure attains arbitrarily high precision using only $2m+2$ queries, where $m$ is the number of modes. To our knowledge, this is the first provably efficient learning algorithm for a multiparameter family of continuous-variable unitaries.
- Abstract（参考訳）: ボソニック・ガウシアン・ユニタリー (Bosonic Gaussian unitaries) は、量子光学干渉法 (quantum-optic interferometry) やボソニック誤差補正スキーム (bosonic error-correction schemes) のような中心的連続変数量子技術の基本的な構成要素である。
本研究では,ボソニックなガウス的ユニタリを厳密な解析で学習するための,最初の時間効率アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、物理的に動機付けられたエネルギー制約されたダイヤモンド距離によって測定された、未知のユニタリを最小ケース誤差に精度良く推定する。
その実行時とクエリの複雑さは、モードの数、逆ターゲット精度、および許可された入力エネルギーとユニタリの出力エネルギー成長を定量化する自然エネルギーパラメータと多項式的にスケールする。
このプロトコルは、コヒーレントで圧縮されたプローブ、受動線形光学、ヘテロダイン/ホモジン検出など、実験的に友好的なフォトニック資源のみを使用する。
次に、シンプレクティック正規化ステップを利用する効率的な古典的後処理ルーチンを用いて、シンプレクティック群に行列推定を投影する。
非有界な入力エネルギーの限界において、我々の手順は、m$がモード数である2m+2$クエリのみを用いて任意に高い精度を達成する。
我々の知る限り、これは連続可変ユニタリのマルチパラメータ群に対する証明可能な学習アルゴリズムとしては初めてのものである。
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