論文の概要: Generation of Photonic Graph States with minimal number of quantum emitters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30400v1
• Date: Thu, 24 Sep 2026 18:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.093357
• Title: Generation of Photonic Graph States with minimal number of quantum emitters
• Title（参考訳）: 最小数の量子エミッタを用いたフォトニックグラフ状態の生成
• Abstract要約: グラフ状態は、測定と融合に基づく量子コンピューティング、量子ネットワーク、センシングの基本的なリソースである。 本研究では,必要なエミッタ数を削減するアルゴリズムの開発に注力する。 総じて、4つの異なるアルゴリズムを提案し、これはランダムグラフ上で最大30%のエミッター還元を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph states are a fundamental resource for measurement and fusion-based quantum computing, quantum networks, and sensing. Preparing them in a photonic system deterministically is, in principle, possible, but finding efficient schemes to prepare them was a long-standing problem addressed recently. Additionally, heuristic optimization schemes for reducing the required number of two-qubit gates were developed. However, the problem of reducing the number of emitters by optimizing the emission ordering was not addressed, due to its computational complexity, as it is connected to a well-known NP-hard problem from graph theory, the linear rank width computation. In this work, we focus on developing heuristic polynomial algorithms to reduce the number of emitters required. In total, we propose four distinct algorithms, which demonstrate up to $30\%$ emitter reduction on random graphs. Furthermore, we provide numerical and statistical evidence that the combination of our optimization schemes with the preexisting algorithms for optimizing the two-qubit gates of the preparation protocol can further reduce them by around $20\%$. Finally, we examine the developed algorithms for various useful graph state families, such as graphs useful for measurement-based quantum algorithms, and cluster states and graph codes used for quantum error correction, to determine the performance of each algorithm.
• Abstract（参考訳）: グラフ状態は、測定と融合に基づく量子コンピューティング、量子ネットワーク、センシングの基本的なリソースである。 フォトニックシステムでそれらを決定的に準備することは、原則として可能であるが、それらを準備するための効率的なスキームを見つけることは、最近解決された長年の問題であった。 さらに、2量子ゲートの必要個数を減らしたヒューリスティックな最適化手法を開発した。 しかし、エミッタの数を最適化することで削減する問題は、その計算複雑性のために解決されず、グラフ理論や線形階数計算といったよく知られたNPハード問題と結びついている。 本研究では,必要エミッタ数の削減を目的としたヒューリスティック多項式アルゴリズムの開発に着目する。 総じて、4つの異なるアルゴリズムを提案し、これはランダムグラフ上で最大30\%のエミッター還元を示す。 さらに,提案手法と既存のアルゴリズムを組み合わせることで,準備プロトコルの2ビットゲートを最適化することで,さらに20ドル程度削減できるという数値的,統計的証拠を提供する。 最後に、測定に基づく量子アルゴリズムに有用なグラフや、量子誤り訂正に使用されるクラスタ状態やグラフコードなど、様々な有用なグラフ状態ファミリーのためのアルゴリズムを開発し、各アルゴリズムの性能を決定する。

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