論文の概要: Efficient Simulation of Hybrid Continuous- and Discrete-Variable Quantum Circuits via Gaussian Decompositions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.34793v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 10:00:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 02:51:32.2087
• Title: Efficient Simulation of Hybrid Continuous- and Discrete-Variable Quantum Circuits via Gaussian Decompositions
• Title（参考訳）: ガウス分解によるハイブリッド連続・離散可変量子回路の効率的なシミュレーション
• Abstract要約: 離散可変(DV)と連続可変(CV)サブシステムを組み合わせたハイブリッド量子システムは、幅広い物理プラットフォームにまたがる。 本稿では,Gaussian(LCoG)分解の線形結合に基づくCV-DVハイブリッドシステムのシミュレーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid quantum systems combining discrete-variable (DV) and continuous-variable (CV) subsystems arise across a broad range of physical platforms and enable quantum information processing beyond purely qubit-based designs. Their classical simulation, however, is challenging since computational costs of both CV and DV systems exponentially increase. In this paper, we introduce a simulation framework for CV--DV hybrid systems based on linear combination of Gaussian (LCoG) decomposition. We decompose the hybrid density matrix into blocks in a DV basis and represent each block as an LCoG expansion. Within the representation, Gaussian operations on the bosonic subsystem independently act on each Gaussian function. We derive analytic formulas describing how complex Gaussian functions transform under controlled Gaussian operations. We further extend the framework to controlled Gaussian channels with state-dependent Gaussian noise. The method avoids a Fock-space truncation for the CV subsystem, and the cost of updating each Gaussian term scales polynomially with the number of modes. The framework provides a general computational tool for analyzing hybrid quantum algorithms, quantum simulation protocols, and non-Gaussian state generation schemes. As an example, we simulate Gottesman--Kitaev--Preskill (GKP) state generation based on a cavity-QED system.
• Abstract（参考訳）: 離散可変(DV)と連続可変(CV)サブシステムを組み合わせたハイブリッド量子システムは、様々な物理プラットフォームにまたがって出現し、純粋に量子ビットベースの設計を超えて量子情報処理を可能にする。 しかし、CVおよびDVシステムの計算コストが指数関数的に増加するため、古典的なシミュレーションは困難である。 本稿では,Gaussian(LCoG)分解の線形結合に基づくCV-DVハイブリッドシステムのシミュレーションフレームワークを提案する。 我々は、ハイブリッド密度行列をDVベースでブロックに分解し、各ブロックをLCoG展開として表現する。 表現の中では、ボソニック部分系上のガウス作用素はそれぞれのガウス函数に独立に作用する。 複素ガウス函数が制御されたガウス作用素の下でどのように変換されるかを記述する解析公式を導出する。 さらに、状態依存型ガウス雑音でガウスチャネルを制御するためのフレームワークを拡張した。 CVサブシステムに対するFock-space truncationを回避し、各ガウス項を更新するコストはモード数と多項式的にスケールする。 このフレームワークは、ハイブリッド量子アルゴリズム、量子シミュレーションプロトコル、および非ガウス状態生成スキームを解析するための一般的な計算ツールを提供する。 例として,キャビティQEDシステムに基づくGottesman--Kitaev--Preskill(GKP)状態生成をシミュレーションする。

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