針對量子發(fā)射器定制基于融合的光量子計算方案

逍遙設(shè)計自動化

引言量子計算有望徹底改變信息處理技術(shù),但構(gòu)建大規(guī)模量子計算機仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。融合量子計算(FBQC)已成為一種極具前景的方法,特別是在光量子技術(shù)領(lǐng)域。本文探討了如何將FBQC技術(shù)與量子發(fā)射器相結(jié)合,為實現(xiàn)容錯量子計算提供了新的思路[1]。
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3 Q% m' k" j4 ]! R2 l3 V4 F! u& ZFBQC基礎(chǔ)
FBQC依賴于準備小型糾纏資源態(tài),然后應(yīng)用融合操作來構(gòu)建更大的糾纏態(tài)。這些融合操作同時實現(xiàn)量子比特的糾纏和測量,從而創(chuàng)建測量基量子計算所需的簇態(tài)。

( |2 Z" |" A8 l) j% B: t0 f圖1: FFCC晶格分解為融合網(wǎng)絡(luò)。圖像展示了如何將復(fù)雜的量子態(tài)分解為通過融合操作連接的簡單組件。
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( x( T' U0 P7 c0 G5 OFBQC的主要優(yōu)勢是非常適合光子實現(xiàn)。光子具有較長的相干時間,可以使用線性光學(xué)進行操控。然而,光子損失仍然是一個需要解決的主要挑戰(zhàn)。

* Z4 r6 u/ ~, a  j- t% Q+ w& y量子發(fā)射器作為資源態(tài)生成器
# p! p$ y$ D# ^  {/ ]量子點或金剛石中的色心等量子發(fā)射器可以確定性地生成FBQC所需的資源態(tài)。這比概率性光子源具有顯著優(yōu)勢。
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圖2: 使用量子發(fā)射器生成光子資源態(tài)。圖像說明了單個量子發(fā)射器如何通過一系列操作產(chǎn)生糾纏光子。
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& ~  I$ W( X) c# V: ^% m使用量子發(fā)射器生成資源態(tài)的協(xié)議包括:

將發(fā)射器準備為疊加態(tài)

發(fā)射一系列與發(fā)射器自旋態(tài)糾纏的光子

在光子發(fā)射之間對發(fā)射器進行操作
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這個過程可以創(chuàng)建線性簇態(tài)或更復(fù)雜的編碼態(tài),為FBQC提供基本構(gòu)建塊。

. Q. H- k+ w. e8 y  {; ]5 [9 y為量子發(fā)射器定制FBQC
: [! A: M- e5 W5 R$ N作者提出了一種專門為量子發(fā)射器設(shè)計的融合架構(gòu)。主要特征包括:

使用折疊Floquet色碼(FFCC)作為底層量子糾錯方案

將FFCC分解為線性簇態(tài)網(wǎng)絡(luò)

使用局部重復(fù)碼實現(xiàn)邏輯融合操作
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5 K! s8 r0 S3 P  Q2 r& i! M圖3: 同步FFCC的融合網(wǎng)絡(luò)。圖像顯示了如何使用量子發(fā)射器陣列生成資源態(tài),然后將這些資源態(tài)融合以創(chuàng)建量子計算結(jié)構(gòu)。

) p3 W3 w+ N5 H- }$ }; S這種定制架構(gòu)具有幾個優(yōu)點:

資源態(tài)可以由單個量子發(fā)射器生成

融合網(wǎng)絡(luò)在空間上保持局部性,簡化了光子路由

對量子發(fā)射器系統(tǒng)中常見的錯誤源具有高容錯能力
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# ^( y! P9 ~( t( R. p. M  B3 n$ s錯誤容忍度和容錯閾值
任何量子計算架構(gòu)的一個關(guān)鍵方面是容錯能力。作者分析了他們的方案在各種錯誤模型下的性能:

光子損失: 該架構(gòu)可以容忍高達8%的光子損失,比之前的方案有顯著改進。

光子可區(qū)分性: 可以容忍來自不同發(fā)射器的光子之間高達4%的可區(qū)分性。

自旋錯誤: 在資源態(tài)生成過程中的馬爾可夫自旋噪聲可以在一定閾值內(nèi)處理。
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圖4: 損失和可區(qū)分性閾值。圖表顯示了架構(gòu)性能如何隨不同程度的光子損失和可區(qū)分性而變化。

使用碼級聯(lián)提高錯誤容忍度
8 z; t( Y' |/ b6 S$ L為進一步提高錯誤容忍度,作者探討了碼級聯(lián)的使用。具體研究了:
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靜態(tài)重復(fù)碼(REP): 資源態(tài)中的每個量子比特都編碼在多個光子中。

重復(fù)直至成功(RUS)邏輯融合: 自適應(yīng)方案,多次嘗試融合直到成功或達到最大嘗試次數(shù)。



圖5: 邏輯融合協(xié)議。圖像比較了實現(xiàn)邏輯融合操作的靜態(tài)重復(fù)碼和重復(fù)直至成功策略。
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RUS融合特別有效,允許更高的損失容忍度和更有效的資源利用。所提出的FFCC分解的同步性使得RUS融合成為可能,這是該架構(gòu)的一個關(guān)鍵優(yōu)勢。

挑戰(zhàn)和未來方向
盡管提出的架構(gòu)顯示出潛力,但仍然存在幾個挑戰(zhàn):

提高光子收集效率并減少整體損失

提高來自不同發(fā)射器的光子的不可區(qū)分性

減輕量子發(fā)射器中的自旋退相干效應(yīng)
[/ol]
未來的工作可以探索特定量子發(fā)射器實現(xiàn)(如量子點或金剛石中的色心)的更詳細噪聲模型。此外,研究多個量子發(fā)射器之間的潛在耦合可能會導(dǎo)致更穩(wěn)健的架構(gòu)。
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9 j/ c3 S4 u4 f4 c* x0 t結(jié)論
7 }5 T7 C) {3 T3 _1 O基于量子發(fā)射器的融合量子計算為實現(xiàn)容錯光量子技術(shù)計算提供了希望。通過利用量子發(fā)射器的確定性特性并精心設(shè)計融合網(wǎng)絡(luò),可以實現(xiàn)對常見錯誤源的高容錯能力。隨著量子發(fā)射器技術(shù)的不斷進步,這種方法可能為大規(guī)模量子計算機提供一條可擴展的路徑。

% F  t  c' e- h( h參考文獻
[1] M. L. Chan et al., "Tailoring fusion-based photonic quantum computing schemes to quantum emitters," arXiv:2410.06784v1 [quant-ph], Oct. 2024.
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