針對量子發(fā)射器定制基于融合的光量子計(jì)算方案

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言量子計(jì)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(jì)算機(jī)仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。融合量子計(jì)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(shí)現(xiàn)容錯(cuò)量子計(jì)算提供了新的思路[1]。


FBQC基礎(chǔ)
FBQC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(shí)實(shí)現(xiàn)量子比特的糾纏和測量,從而創(chuàng)建測量基量子計(jì)算所需的簇態(tài)。

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。

" H3 G$ U+ l8 F" ^& j! uFBQC的主要優(yōu)勢是非常適合光子實(shí)現(xiàn)。光子具有較長的相干時(shí)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(gè)需要解決的主要挑戰(zhàn)。
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9 E+ n; ], i' J' t- q; A量子發(fā)射器作為資源態(tài)生成器
% p1 r0 ~  x9 F5 k量子點(diǎn)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。

5 l. R8 {2 c1 w& x) ?! O
9 p& f( q* G+ w( X) }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(gè)量子發(fā)射器如何通過一系列操作產(chǎn)生糾纏光子。

7 m9 M8 R7 S' x3 N) X: R4 C. 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(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
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這個(gè)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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5 P$ [$ l7 B- q8 a) k3 C; |# M. \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(jì)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(cuò)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(shí)現(xiàn)邏輯融合操作
+ ?; ~; [( I$ n( Q9 O5 ][/ol]

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3 q6 n, q; M# N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(jì)算結(jié)構(gòu)。
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這種定制架構(gòu)具有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):

資源態(tài)可以由單個(gè)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(cuò)誤源具有高容錯(cuò)能力

錯(cuò)誤容忍度和容錯(cuò)閾值
! r0 w; c& h. D; P1 V任何量子計(jì)算架構(gòu)的一個(gè)關(guān)鍵方面是容錯(cuò)能力。作者分析了他們的方案在各種錯(cuò)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(cuò)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(cuò)誤容忍度
. }& r4 K+ x. M* e為進(jìn)一步提高錯(cuò)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(gè)量子比特都編碼在多個(gè)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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圖5: 邏輯融合協(xié)議。圖像比較了實(shí)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。

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(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢。
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- x0 h* T( d$ e4 @挑戰(zhàn)和未來方向
5 _! b& X7 a) }8 _' k# V- }盡管提出的架構(gòu)顯示出潛力,但仍然存在幾個(gè)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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. p& e7 h4 _& D未來的工作可以探索特定量子發(fā)射器實(shí)現(xiàn)(如量子點(diǎn)或金剛石中的色心)的更詳細(xì)噪聲模型。此外,研究多個(gè)量子發(fā)射器之間的潛在耦合可能會(huì)導(dǎo)致更穩(wěn)健的架構(gòu)。

結(jié)論
) K0 Y4 H- S( v基于量子發(fā)射器的融合量子計(jì)算為實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)光量子技術(shù)計(jì)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(jì)融合網(wǎng)絡(luò),可以實(shí)現(xiàn)對常見錯(cuò)誤源的高容錯(cuò)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(jì)算機(jī)提供一條可擴(kuò)展的路徑。
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參考文獻(xiàn)
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