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(jī)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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$ p1 N, d9 \' e( R) \7 X' N
/ h- B7 L2 f2 p1 i( T8 |2 D9 qFBQC基礎(chǔ)
' ?- U4 q5 M) RFBQC依賴于準(zhǔn)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)。

8 K; d0 j  B" A  w  @  |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。

+ K7 n- m' Z4 B* L' n, |- Q& ]4 N' t/ KFBQC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(jìn)行操控。然而,光子損失仍然是一個需要解決的主要挑戰(zhàn)。

  y( Z3 B% c* J2 H量子發(fā)射器作為資源態(tài)生成器
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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% }9 r9 A% D5 f4 \% ]% r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。
, \$ b% T; U# f. N0 [# ?0 I6 ]
' P% d8 ]# X% \  G6 X4 ?) q! ^+ q使用量子發(fā)射器生成資源態(tài)的協(xié)議包括:
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將發(fā)射器準(zhǔn)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(jìn)行操作

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。
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$ e2 x. E5 d/ U- V1 {為量子發(fā)射器定制FBQC
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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+ W+ c( Y0 j3 T" Y% I" [( j

) m3 n. a7 D* u% M, b0 c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)。
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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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錯誤容忍度和容錯閾值
0 H2 ^1 S$ _2 G* p& o6 [+ U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(dá)8%的光子損失,比之前的方案有顯著改進(jìn)。

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(dá)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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/ S8 |9 U# d/ @" K, J0 ?/ d, v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
2 I2 |" X: m/ @- e; _- E為進(jìn)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(dá)到最大嘗試次數(shù)。


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$ U5 v2 _( l0 q/ T0 }# u- s" d- ~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。
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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)
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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(xì)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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結(jié)論
+ V/ A( N9 b/ N* ^( x8 i* |; T! W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(jìn)步,這種方法可能為大規(guī)模量子計算機(jī)提供一條可擴(kuò)展的路徑。
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參考文獻(xiàn)
( Y8 _/ ^- l: @1 s, x$ W0 M[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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