論文の概要: Time-Domain Multiplexing for Resource-Efficient Heralded GKP State Preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41341v1
- Date: Fri, 30 Oct 2026 06:57:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.637083
- Title: Time-Domain Multiplexing for Resource-Efficient Heralded GKP State Preparation
- Title（参考訳）: 資源効率の良いGKP状態生成のための時間領域多重化
- Abstract要約: 時間領域多重化(TDM)は、GKP状態の品質を維持しながら物理的ソース要求を減らすことができる。
選択された9モード構成は、それぞれの測定モードで1つの光子によって0.95以上の忠実性を保持する。
ロスアウェア再最適化は、空間的損失モデルの下では、2モードのTDMがチャネル当たり1.0dBで0.80付近の忠実度を維持していることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.59380160054152
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) states are key resources for fault-tolerant photonic quantum computing, but their conditional preparation via Gaussian boson sampling involves a trade-off between source count and photon-number resolution. Distributing heralding photons across more measured modes reduces the resolution required per mode, yet increases the number of simultaneously operated squeezed sources in fully squeezed spatial architectures. Here, we show that time-domain multiplexing (TDM) can reduce these physical source requirements while preserving GKP state quality. Using an end-to-end differentiable Bargmann framework, we find that TDM circuits reusing one or two squeezed sources achieve fidelities comparable to fully squeezed spatial circuits across several configurations. Selected nine-mode configurations retain fidelities above 0.95 with one photon heralded in each measured mode, mitigating detector resolution demands without a proportional increase in source count. Loss-aware reoptimization further shows that, under the investigated spatial loss models, two-mode TDM maintains fidelities near 0.80 at 1.0 dB per channel, whereas the corresponding spatial benchmarks fall below 0.60. These results demonstrate that temporal reuse provides an effective architectural route for balancing source overhead, detection demands, and state preparation performance in the presence of optical loss.
- Abstract（参考訳）: Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) は、フォールトトレラントフォトニック量子コンピューティングの鍵となる資源であるが、ガウスボソンサンプリングによる条件の準備には、ソースカウントと光子数の分解能のトレードオフが含まれる。
より多くの測定モードで光子を分配することは、モードごとの解像度を低下させるが、完全に圧縮された空間構造において同時に操作されたソースの数を増加させる。
ここでは、時間領域多重化(TDM)により、GKP状態の品質を維持しながら、これらの物理的ソース要求を低減できることを示す。
終端から終端までの微分可能なBargmannフレームワークを用いて、TDM回路が1つまたは2つの圧縮されたソースを再利用することで、複数の構成で完全に圧縮された空間回路に匹敵する忠実性が得られることを示す。
選択された9モード構成は、それぞれの測定モードに1つの光子を封じ込めた0.95以上の忠実さを保持し、ソース数の増加を伴わずに検出器の解像度要求を緩和する。
ロスアウェア再最適化により、空間損失モデルの下では、2モードのTDMはチャネル当たり1.0dBで0.80付近の忠実度を維持し、対応する空間ベンチマークは0.60未満である。
これらの結果から、時間的再利用は、光損失の存在下でのソースオーバヘッド、検出要求、状態準備性能のバランスをとる上で効果的なアーキテクチャ経路を提供することが示された。
関連論文リスト
- Multiparameter quantum bounds for entanglement-assisted aperture synthesis [0.0]
エンタングルメント支援光干渉計は、光が物理的に結合できないベースライン上での回折制限イメージングを約束する。
本研究は,拡張シーンを撮像するMステーションアレイのマルチパラメータ推定問題を定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-09T12:46:05Z) - Heralded quasi-deterministic entanglement sources based on spontaneous parametric down-conversion [0.0]
自然パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)から絡み合った光子対を生成するための二重ヒールド法を提案する
この手法は、特定の速度と忠実度を達成するのに必要なソースと検出器の総数を最小化するという点で、最も資源効率の良い実装である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-19T21:39:17Z) - HAD: Hierarchical Asymmetric Distillation to Bridge Spatio-Temporal Gaps in Event-Based Object Tracking [80.07224739976911]
イベントカメラは例外的な時間分解能と範囲(モード)を提供する
RGBカメラは高解像度でリッチテクスチャを捉えるのに優れていますが、イベントカメラは例外的な時間分解能とレンジ(モダル)を提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-22T13:15:13Z) - MPQ-DMv2: Flexible Residual Mixed Precision Quantization for Low-Bit Diffusion Models with Temporal Distillation [74.34220141721231]
我々は,textbfMixed textbfPrecision textbfQuantizationフレームワークを改良したMPQ-DMv2を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-06T08:16:50Z) - Minimizing resource overhead in fusion-based quantum computation using hybrid spin-photon devices [0.0]
核融合型量子コンピューティングのための(2,2)-Shor符号化6環フォトニックリソース状態を構築するための3つのスキームを提案する。
核融合型量子計算において、最もよく知られた損失許容しきい値を達成する能力を分析して、これらのアーキテクチャをベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-11T18:34:53Z) - Cross-Scan Mamba with Masked Training for Robust Spectral Imaging [51.557804095896174]
本研究では,空間スペクトルSSMを用いたクロススキャンマンバ(CS-Mamba)を提案する。
実験の結果, CS-Mambaは最先端の性能を達成し, マスク付きトレーニング手法によりスムーズな特徴を再構築し, 視覚的品質を向上させることができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T15:14:10Z) - Physics-Inspired Degradation Models for Hyperspectral Image Fusion [61.743696362028246]
ほとんどの融合法は、融合アルゴリズム自体にのみ焦点をあて、分解モデルを見落としている。
我々は、LR-HSIとHR-MSIの劣化をモデル化するための物理インスパイアされた劣化モデル(PIDM)を提案する。
提案したPIDMは,既存の核融合法における核融合性能を向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T09:07:28Z) - Quantum super-resolution for imaging two pointlike entangled photon
sources [9.590696922408775]
モーメント法と空間モードデマルチプレックス法(SPADE)を用いて,二つの点状絡み合った音源を撮像する分解能について検討した。
分離推定感度は検出された各モードの光子分布によって決定される。
無限に小さなソース分離の制限の場合、絡み合ったソースの使用は、一貫性のない、一貫性のないソースを使用する場合よりも優れた解像度が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-17T02:39:47Z) - Degradation-Aware Unfolding Half-Shuffle Transformer for Spectral
Compressive Imaging [142.11622043078867]
圧縮画像と物理マスクからパラメータを推定し,これらのパラメータを用いて各イテレーションを制御する,DAUF(Degradation-Aware Unfolding Framework)を提案する。
HST を DAUF に接続することにより,HSI 再構成のための変換器の深部展開法であるデグレーション・アウェア・アンフォールディング・ハーフシャッフル変換器 (DAUHST) を確立した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T11:37:44Z) - Imaging arbitrary incoherent source distributions with near
quantum-limited resolution [0.0]
任意の分布を持つ非コヒーレント音源の近接量子制限遠距離画像分解能を得るためのアプローチを実証する。
本手法は, 音源分布の事前の知識を前提とせず, 空間モードデマルチプレクシングによる撮像への適応的アプローチを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T21:42:28Z) - Hyperspectral Image Super-resolution via Deep Progressive Zero-centric
Residual Learning [62.52242684874278]
空間情報とスペクトル情報の相互モダリティ分布が問題となる。
本稿では,PZRes-Netという,新しいテクスライトウェイトなディープニューラルネットワークベースのフレームワークを提案する。
本フレームワークは,高分解能かつテクテッセロ中心の残像を学習し,シーンの空間的詳細を高頻度で表現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-18T06:32:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。