論文の概要: Bottom-Up Design of Quantum Optical Experiments Using Discrete Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08073v1
• Date: Tue, 08 Sep 2026 00:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 19:41:52.764502
• Title: Bottom-Up Design of Quantum Optical Experiments Using Discrete Generative Models
• Title（参考訳）: 離散生成モデルを用いた量子光学実験のボトムアップ設計
• Authors: Isaac L. Huidobro-Meezs, Simón Paiva-Ortega, Rodrigo A. Vargas-Hernández,
• Abstract要約: textttGrinchは、光グラフを忠実度に基づく報酬から直接サンプリングすることを学ぶ報奨駆動フレームワークである。 マルチパーティイト状態、グラフおよびクラスタ状態、および非局所交叉フォトニックゲートターゲットに関するフレームワークを実証する。 本研究は,CNOT と Toffoli ゲートの代替として,アシラノード間の接続が制限された場合に,ハードウェア制約の目的を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.764671395172401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing quantum optical experiments requires searching over discrete circuit topologies and continuous parameters, often with multiple realizations of the same target state. Graph-based methods commonly address this problem by optimizing a dense graph and pruning it toward a single circuit. We introduce \texttt{Grinch}, a bottom-up reward-driven generative framework that learns to sample optical graphs directly from fidelity-based rewards without relying on a pre-existing training dataset. We demonstrate the framework on multipartite entangled states, graph and cluster states, and nonlocal photonic-gate targets, obtaining multiple high-fidelity optical graphs. We identify asymptotic solutions for states that cannot be generated exactly by graphs, as well as nonlocal Toffoli gate constructions requiring two ancillas. Our work presents hardware-constraint objectives, which lead to alternative constructions of CNOT and Toffoli gates when connections between ancilla nodes are restricted. These findings illustrate a reward-driven approach to quantum optical inverse design, exploring alternative circuit topologies while directly incorporating connectivity constraints into the search process.
• Abstract（参考訳）: 量子光学実験を設計するには、離散回路トポロジと連続パラメータを探索する必要がある。 グラフベースの手法は、高密度グラフを最適化し、それを単一回路に向けてプルーニングすることでこの問題に対処する。 既存のトレーニングデータセットに頼らずに、忠実度に基づく報酬から直接光学グラフをサンプリングすることを学ぶボトムアップ報酬駆動型生成フレームワークである、‘texttt{Grinch} を紹介した。 我々は,多部交絡状態,グラフおよびクラスタ状態,非局所フォトニックゲートターゲットに関するフレームワークを実証し,複数の高忠実度光グラフを得る。 グラフによって正確に生成できない状態に対する漸近解と、2つのアンシラを必要とする非局所トフォリゲート構成を同定する。 本研究は,CNOT と Toffoli ゲートの代替として,アシラノード間の接続が制限された場合に,ハードウェア制約の目的を提示する。 これらの結果は、量子光学的逆設計に対する報酬駆動のアプローチを示し、探索プロセスに接続制約を直接組み込んで、代替回路トポロジを探索する。

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