論文の概要: Symmetry-resolved tree tensor network analysis of Bell-state discrimination with ancilla-assisted passive linear optics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07319v1
- Date: Mon, 07 Sep 2026 10:36:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-12 00:46:18.909972
- Title: Symmetry-resolved tree tensor network analysis of Bell-state discrimination with ancilla-assisted passive linear optics
- Title（参考訳）: シンメトリー分解木テンソルネットワーク解析によるアンシラ型受動線形光学を用いたベル状態判別
- Abstract要約: 補助光子により、受動線形光学ベル状態の識別は成功限界の半減確率を超える。
固定解析器及び補助資源については、ベル入力毎に一意に発生する光子計数パターンにより判別確率を決定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.82552353322716
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ancillary photons allow passive linear-optical Bell-state discrimination to exceed the one-half probability of success limit achievable with vacuum auxiliary modes. For a fixed analyzer and ancillary resource, the discrimination probability is determined by the photon-counting patterns that occur uniquely for each Bell input. We develop a photon-number-resolved tree tensor network method for evaluating these detector supports in recursively structured analyzers. Photon-number conservation and mode symmetries separate most of the Bell-state outputs before the remaining detector support is examined. We establish a tree tensor network based construction to evaluate the remaining support without need of recalling all relevant photon detector patterns separately. We apply the method to recursive, product, and asymmetric ancillary states with up to $32$ optical modes and reproduce known analytical and literature benchmarks. For factorized ancillary resources with fixed photon numbers in halves of the analyzer and the symmetry property used in our analysis, we also derive an exact composition relation; for reflected asymmetric pairings the success probability is the arithmetic mean of the corresponding symmetric configurations. The complete enumeration for smaller systems, permanent-based amplitude calculations, and independent evaluations provide additional checks of the numerical results.
- Abstract（参考訳）: 補助光子により、受動線形光学ベル状態判別は真空補助モードで達成可能な成功限界の半確率を超えることができる。
固定解析器及び補助資源については、ベル入力毎に一意に発生する光子計数パターンにより判別確率を決定する。
本研究では, 再帰的に構造化された解析器において, 光子数分解木テンソルネットワークを用いた検出支援の評価手法を開発した。
光子数保存とモード対称性は、残りの検出器を検査する前にベル状態出力の大部分を分離する。
木テンソルネットワークを基盤として,光子検出パターンを別々にリコールすることなく,残りのサポートを評価できる構造を構築した。
本手法は, 最大32ドルの光学モードで再帰的, 生成的および非対称な補助状態に適用し, 既知の解析的および文献的ベンチマークを再現する。
解析器のハーフに固定光子数を持つ因子化補助資源と、解析に使用される対称性特性について、正確な組成関係を導出する。
より小さなシステムに対する完全列挙、恒久的な振幅計算、独立評価は、数値結果のさらなるチェックを提供する。
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