論文の概要: Training continuously-coupled reconfigurable photonic chips with quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10577v1
• Date: Mon, 11 May 2026 13:49:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.861783
• Title: Training continuously-coupled reconfigurable photonic chips with quantum machine learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習を用いた連続結合型再構成可能なフォトニックチップのトレーニング
• Authors: Denis Stanev, Nicolò Spagnolo, Fabio Sciarrino,
• Abstract要約: 本稿では、再構成可能な統合干渉計をプログラム化するための機械学習に基づくアプローチを提案する。 提案手法では, 単光子と2光子を限定的に測定する。 その結果、この手法を統合型干渉計の動作をプログラムするための効果的なツールとして活用するという視点が開かれた。
• 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: Integrated photonic technologies have recently shown significant advances, enabling the possibility to implement reconfigurable interferometers with increasing size. One of the main tasks to fully exploit the capabilities of reconfigurable integrated interferometers is the possibility to precisely program their operation to perform a desired target unitary. While recipes are known for circuit layouts based on a cascade of beam-splitter and phase-shifter operations, a methodology applicable for reconfigurable continuously-coupled waveguide arrays is currently missing. Here, we devise a machine learning based approach for this task, using a black box methodology that does not rely on precise a-priori modeling of the circuit internal architectures. We verify the effectiveness and the robustness of this approach via numerical simulations on different continuously-coupled waveguides layouts, either with planar or 3D structures. The proposed method makes use of a limited number of single- and two-photon measurements, making it suitable for optical quantum information processing. The obtained results open the perspective of employing this methodology as an effective tool to program the operation of integrated interferometers designed via different architectures.
• Abstract（参考訳）: 集積フォトニック技術は近年大きな進歩を見せており、サイズを拡大して再構成可能な干渉計を実装することが可能である。 再構成可能な統合干渉計の機能を完全に活用する主な課題の1つは、その操作を正確にプログラムして所望の目標ユニタリを実行できることである。 レシピはビームスプリッタと位相シフタ演算のカスケードに基づく回路レイアウトで知られているが、連続結合導波管アレイの再構成に応用できる方法論が現在欠落している。 ここでは、回路内部アーキテクチャの正確なアプリオリモデリングに依存しないブラックボックス手法を用いて、このタスクのための機械学習ベースのアプローチを考案する。 本手法の有効性とロバスト性は,平面構造あるいは3次元構造を持つ連続結合導波路配置の数値シミュレーションにより検証する。 提案手法では,光量子情報処理に適した単一光子と2光子を限定的に測定する。 得られた結果は、異なるアーキテクチャで設計された統合干渉計の動作をプログラムするための効果的なツールとして、この方法論を用いるという視点を開放する。

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