論文の概要: Rapid Gaussian Boson Sampling Circuit Screening for GKP States Creation via a Two-Stage Machine Learning Surrogate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05992v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 10:39:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.727632
• Title: Rapid Gaussian Boson Sampling Circuit Screening for GKP States Creation via a Two-Stage Machine Learning Surrogate
• Title（参考訳）: 2段階機械学習サロゲートによるGKP状態生成のための高速ガウスボソンサンプリング回路
• Authors: Mohammad Amin Khanpour, Hossein Davoodi Yeganeh,
• Abstract要約: Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP)状態は、フォールトトレラントフォトニック量子コンピューティングにとって欠かせない非ガウス的資源である。 本研究では,2段階のヒストグラムグレーディエント・ブースティング・サロゲート・パイプラインを導入し,ハフニアン演算,最適ヘッダリングパターン,回路忠実度,候補GBS回路の選択後確率を予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) states are essential non-Gaussian resources for fault-tolerant photonic quantum computing, enabling logical qubit encoding with intrinsic robustness against errors. Several approaches to GKP state preparation have been explored, including measurement-based protocols in circuit QED and trapped-ion systems, cat-state breeding, and photon-subtraction schemes. However, these methods are either restricted to specific platforms or require deep non-Gaussian resource chains with exponentially low success probabilities. Gaussian Boson Sampling (GBS) offers a compelling all-photonic alternative by generating non-Gaussian states through measurement-induced nonlinearity, without the need for matter-based ancilla or active feedforward. Nevertheless, its practical implementation is limited by the exponential computational cost of evaluating matrix hafnians-#P-complete functions that govern photon-number probabilities. To address this challenge, we introduce a two-stage Histogram Gradient Boosting surrogate pipeline that predicts, without any hafnian computation, the optimal heralding pattern, circuit fidelity, and post-selection probability for candidate GBS circuits, while reserving exact quantum simulation exclusively for surrogate-selected candidates. Trained on circuit configurations across 3-5 optical modes, the surrogate achieves 90.0% GKP-detection accuracy on a held-out set, representing a 23.7 percentage-point improvement over the baseline, with a fidelity mean absolute error of 0.032 and a log-scale post-selection probability $R^2 = 0.837$, reducing the total simulation burden by approximately 90%.
• Abstract（参考訳）: Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) は、フォールトトレラントフォトニック量子コンピューティングに欠かせない非ガウス的資源である。 回路QEDおよびトラップイオン系における測定ベースのプロトコル、猫状態の育種、光子減量スキームなど、GKP状態調製へのいくつかのアプローチが検討されている。 しかし、これらの手法は特定のプラットフォームに制限されるか、指数的に成功確率の低い深い非ガウス的資源連鎖を必要とする。 ガウスボソンサンプリング(GBS)は、物質ベースのアンシラや活発なフィードフォワードを必要とせず、測定誘起非線形性を通じて非ガウス状態を生成することで、説得力のある全フォトニックな代替手段を提供する。 それでも、その実践的実装は、光子数確率を管理する行列ハフニアン-#P完全関数を評価する指数計算コストによって制限されている。 この課題に対処するために,2段階のHistogram Gradient Boosting surrogate Pipelineを導入し,サロゲート選択候補のみに厳密な量子シミュレーションを保存しながら,ハフニアン計算,最適シェルドパターン,回路忠実度,選択後の確率を予測した。 3-5光モードの回路構成に基づいて、サロゲートはホールトアウトセットで90.0%のGKP検出精度を達成し、ベースラインよりも23.7ポイント向上し、忠実度平均絶対誤差は0.032、対数スケール後選択確率は$R^2 = 0.837$となり、総シミュレーション負荷は約90%削減された。

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