論文の概要: Optyx: A ZX-based Python library for networked quantum architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09648v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 13:45:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.539614
• Title: Optyx: A ZX-based Python library for networked quantum architectures
• Title（参考訳）: Optyx: ネットワーク量子アーキテクチャのためのZXベースのPythonライブラリ
• Authors: Mateusz Kupper, Richie Yeung, Boldizsár Poór, Alexis Toumi, William Cashman, Giovanni de Felice,
• Abstract要約: 我々は,ハイブリッドネットワークシステムのプログラム,シミュレート,プロトタイプのための統一言語を提供する,オープンソースのPythonフレームワークであるOptyxを紹介した。 ユーザは、qubitレジスタ、離散可変フォトニックモード、損失チャネル、Heralded Measurement、リアルタイムフィードバックを混合する実験を作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4367226581254677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributed, large-scale quantum computing will need architectures that combine matter-based qubits with photonic links, but today's software stacks target either gate-based chips or linear-optical devices in isolation. We introduce Optyx, an open-source Python framework offering a unified language to program, simulate, and prototype hybrid, networked systems: users create experiments that mix qubit registers, discrete-variable photonic modes, lossy channels, heralded measurements, and real-time feedback; Optyx compiles them via ZX/ZW calculus into optimised tensor-network forms, and executes with state-of-the-art contraction schedulers based on Quimb and Cotengra. Benchmarking on exact multi-photon circuit simulations shows that, versus permanent-based methods, tensor network contraction can deliver speedups of orders of magnitude for low-depth circuits and entangled photon sources, and natively supports loss and distinguishability -- establishing it as both a high-performance simulator and a rapid-prototyping environment for next-generation photonic-network experiments.
• Abstract（参考訳）: 大規模分散量子コンピューティングは、物質ベースの量子ビットとフォトニックリンクを組み合わせたアーキテクチャを必要とするが、今日のソフトウェアスタックは、ゲートベースのチップまたは線形光学デバイスを分離してターゲットとしている。 ユーザーは、qubitレジスタ、離散可変フォトニックモード、損失チャネル、紋章付き測定、リアルタイムフィードバックを混合する実験を作成します。 Optyxは、ZX/ZW計算を最適化されたテンソルネットワーク形式にコンパイルし、QuimとCotengraをベースとした最先端のコントラクトスケジューラで実行します。 正確なマルチ光子回路シミュレーションのベンチマークによると、テンソルネットワークの収縮は、永続的な手法と比較して、低深度回路と絡み合った光子源に対して桁違いのスピードアップを提供し、損失と識別性をネイティブにサポートし、次世代フォトニックネットワーク実験のための高速シミュレータと高速プロトタイピング環境として確立している。

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