論文の概要: Gaussian resource based heralded entangled state generation enhanced by photon addition and subtraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.24077v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 15:13:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.479282
- Title: Gaussian resource based heralded entangled state generation enhanced by photon addition and subtraction
- Title（参考訳）: ガウス資源をベースとした光子付加と減算による絡み合った状態生成
- Authors: Yun-Long Cao, Xiao-Ye Xu, Chuan-Feng Li, Guang-Can Guo,
- Abstract要約: 本稿では,光子付加と減算演算を付加したガウス音源に基づく有界絡み生成手法を提案する。
単モードスクイーズ,線形干渉計,およびアシラリーモードの条件光子数測定を組み合わせることで,本モデルではベル,GHZ,W状態の両線エンコードを確率的に生成する。
- 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: We propose a heralded entanglement generation scheme based on Gaussian sources augmented with photon addition and subtraction operations. By combining single-mode squeezing, linear interferometers, and conditional photon-number measurements on ancillary modes, our model probabilistically generates dual-rail encoded Bell, GHZ, and W states. We systematically optimize the squeezing parameters and interferometer settings to maximize both the heralding success probability and the fidelity with the target states. Our results show that the inclusion of photon addition and subtraction significantly enhances the non-classicality of the output states, leading to improved generation performance, while maintaining computational efficiency comparable to single-photon source models. We further analyze the robustness of the scheme under parameter perturbations, demonstrating stable performance against realistic experimental imperfections. This work provides a versatile and experimentally feasible framework for scalable heralded entanglement generation using Gaussian resources with non-Gaussian operations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,光子付加と減算演算を付加したガウス音源に基づく有界絡み生成手法を提案する。
単モードスクイーズ,線形干渉計,およびアシラリーモードの条件光子数測定を組み合わせることで,本モデルではベル,GHZ,W状態の二重レール符号化を確率的に生成する。
提案手法は,シーズパラメータと干渉計の設定を体系的に最適化し,シーズ成功確率と目標状態との忠実度の両方を最大化する。
その結果,光子加算と減算は出力状態の非古典性を著しく向上させ,生成性能が向上し,単一光子源モデルに匹敵する計算効率が維持された。
さらにパラメータ摂動下でのスキームのロバスト性を解析し、現実的な実験的不完全性に対して安定した性能を示す。
この研究は、ガウス的でない演算を持つガウス的資源を用いたスケーラブルな階層的絡み合い生成のための多目的かつ実験的に実現可能なフレームワークを提供する。
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