論文の概要: Shedding light on classical shadows: learning photonic quantum states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07240v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 17:06:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.65098
• Title: Shedding light on classical shadows: learning photonic quantum states
• Title（参考訳）: 古典的影への遮蔽光--フォトニック量子状態の学習
• Authors: Hugo Thomas, Ulysse Chabaud, Pierre-Emmanuel Emeriau,
• Abstract要約: 我々は、ランダム化された受動線形光変換と光子数測定によるフォトニック量子状態の学習のための古典的なシャドウプロトコルを導入する。 このスキームは、多くの観測可能な関心事に有効であることを示す。 我々のプロトコルは、幅広いフォトニック状態特性のスケーラブルな学習を可能にし、すでに豊富な古典的影の応用をフォトニックプラットフォームに適用する方法を舗装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient learning of quantum state properties is both a fundamental and practical problem in quantum information theory. Classical shadows have emerged as an efficient method for estimating properties of unknown quantum states, with rigorous statistical guarantees, by performing randomized measurement on a few number of copies. With the advent of photonic technologies, formulating efficient learning algorithms for such platforms comes out as a natural problem. Here, we introduce a classical shadow protocol for learning photonic quantum states via randomized passive linear optical transformations and photon-number measurement. We show that this scheme is efficient for a large class of observables of interest. We experimentally demonstrate our findings on a twelve-mode photonic integrated quantum processing unit. Our protocol allows for scalable learning of a wide range of photonic state properties and paves the way to applying the already rich variety of applications of classical shadows to photonic platforms.
• Abstract（参考訳）: 量子状態特性の効率的な学習は、量子情報理論の根本的かつ実践的な問題である。 古典的な影は、少数のコピーでランダム化測定を行うことによって、厳密な統計的保証によって未知の量子状態の性質を推定する効率的な方法として現れた。 フォトニック技術の出現により、そのようなプラットフォームのための効率的な学習アルゴリズムの定式化が自然問題として出てくる。 本稿では、ランダム化された受動線形光変換と光子数測定によるフォトニック量子状態の学習のための古典的なシャドウプロトコルを提案する。 このスキームは、多くの観測可能な関心事に有効であることを示す。 我々は12モードのフォトニック集積量子処理ユニットについて実験を行った。 我々のプロトコルは、幅広いフォトニック状態特性のスケーラブルな学習を可能にし、すでに豊富な古典的影の応用をフォトニックプラットフォームに適用する方法を舗装する。

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