論文の概要: Multi-Outcome Circuit Optimization for Enhanced Non-Gaussian State Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18303v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 21:40:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.859749
• Title: Multi-Outcome Circuit Optimization for Enhanced Non-Gaussian State Generation
• Title（参考訳）: 拡張非ガウス状態生成のための多出力回路最適化
• Authors: S. Ismailzadeh, B. Abedi Ravan,
• Abstract要約: フォールトトレラント量子計算における重要な要件は、非ガウス量子状態の生成である。 本稿では,総合的な受理確率を高めるマルチアウトカム最適化戦略を提案し,実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Photonic quantum computing has gained significant interest in recent years due to its potential for scaling to large numbers of qubits. A critical requirement for fault-tolerant quantum computation is the reliable generation of non-Gaussian quantum states, typically achieved using Gaussian operations and photon-number-resolving detectors. However, the probabilistic nature of quantum measurement typically results in low success rates for state preparation. Conventionally, these circuits are optimized to herald a single specific target outcome, thereby disregarding the potential utility of alternative measurement patterns generated by the same physical setup. In this work, we propose and demonstrate a multi-outcome optimization strategy that increases the overall acceptance probability by allowing a single circuit to produce useful quantum states across several measurement patterns. To evaluate this approach, we apply the framework to the generation of Gottesman-Kitaev-Preskill core states, Schrodinger cat states, binomial codes, and cubic phase states using both two-mode and three-mode Gaussian circuits. We demonstrate that the success probability can be enhanced through two distinct mechanisms: first, by simultaneously targeting a diverse set of useful resource states, and second, by aggregating degenerate outcomes to maximize the production rate of a single target state.
• Abstract（参考訳）: フォトニック量子コンピューティングは、多くの量子ビットへのスケーリングの可能性から、近年、大きな関心を集めている。 フォールトトレラント量子計算における重要な要件は非ガウス量子状態の生成であり、一般にガウス演算と光子数分解検出器を用いて達成される。 しかし、量子測定の確率的性質は一般に状態準備の成功率を低くする。 従来、これらの回路は1つの特定の目標結果に最適化されているため、同じ物理的設定によって生成された代替測定パターンの潜在的有用性は無視される。 本研究では,複数の測定パターンにまたがって,単一の回路が有用な量子状態を生成することによって,全体の受入確率を高めるマルチアウトカム最適化戦略を提案し,実証する。 このアプローチを評価するために、2モードと3モードのガウス回路を用いて、Gottesman-Kitaev-Preskillコア状態、Schrodinger cat状態、二項符号および立方相状態を生成する。 まず、多様な有用な資源状態の集合を同時にターゲットとし、次に、単一の目標状態の生産率を最大化するために退化結果を集約することにより、成功確率を2つの異なるメカニズムで拡張できることを実証する。

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