論文の概要: Probabilistic generation of two-mode binomial cat states using cross-Kerr interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29173v1
• Date: Sat, 29 Aug 2026 09:50:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:30.866816
• Title: Probabilistic generation of two-mode binomial cat states using cross-Kerr interactions
• Title（参考訳）: クロスカー相互作用を用いた2モード二項猫状態の確率論的生成
• Abstract要約: マクロ的に異なるコヒーレント状態(猫状態)の重ね合わせは量子技術の鍵となる資源である。 特に、2モードの2項の猫状態は、連続変数量子コンピューティングにおいて正確な量子誤差の補正を引き起こす。 本稿では,ガウス初期状態のみを満たす2モード二項猫状態を生成するプロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Superpositions of macroscopically distinct coherent states, or cat states, are a key resource for quantum technologies. In particular, two-mode binomial cat states can give rise to exact quantum error correction in continuous-variable quantum computing. However, their preparation typically requires non-Gaussian initial states, such as Fock or NOON states, which are challenging to realize experimentally. Here, we propose a protocol to generate two-mode binomial cat states where the only requirements are Gaussian initial states in combination with heralded heterodyne measurements. Our approach utilizes cross-Kerr interactions between bosonic modes commonly realizable in superconducting circuit architectures. We show that by adjusting the input state parameters, our protocol remains robust to dissipation under realistic experimental conditions. Our work provides a practical route to realizing multinomial cat states in current experimental platforms without requiring non-Gaussian initial resources, overcoming a key limitation of existing preparation schemes.
• Abstract（参考訳）: マクロ的に異なるコヒーレント状態(猫状態)の重ね合わせは量子技術の鍵となる資源である。 特に、2モードの2項の猫状態は、連続変数量子コンピューティングにおいて正確な量子誤差の補正を引き起こす。 しかし、その準備には、通常、フォック状態やNOON状態のような非ガウスの初期状態が必要であり、実験的に実現することは困難である。 本稿では,ガウスの初期状態とヘテロダイン測定を併用した2モード二項猫状態を生成するプロトコルを提案する。 本手法は超伝導回路アーキテクチャにおいて一般的に実現可能なボソニックモード間の相互Kerr相互作用を利用する。 入力状態パラメータを調整することで,本プロトコルは現実的な実験条件下での散逸に対して頑健であることを示す。 我々の研究は、ガウス以外の初期資源を必要とせず、既存の準備計画の鍵となる制限を克服して、現在の実験プラットフォームにおける多項猫状態を実現するための実践的なルートを提供する。

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