フォトニクス量子状態工学過程の動的学習【JST・京大機械翻訳】

Suprano Alessia; Zia Danilo; Polino Emanuele; Giordani Taira; Innocenti Luca; Ferraro Alessandro; Paternostro Mauro; Spagnolo Nicolo; Sciarrino Fabio

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211190194464 整理番号：22P0274795

フォトニクス量子状態工学過程の動的学習【JST・京大機械翻訳】

Dynamical learning of a photonics quantum-state engineering process

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

実験的にエンジニアリングした高次元量子状態は,いくつかの量子情報プロトコルのための重要なタスクである。しかし,既存の量子状態工学プロトコルを適用するには,実験的雑音装置の特性化における高度な精度が必要である。これは実際のシナリオでしばしば不足しており,工学的状態の品質に影響する。ここでは,フォトニック軌道角運動量(OAM)状態を操作するための自動化適応最適化プロトコルを実験的に実装した。目標出力状態を与えるプロトコルは,出力測定統計に依存する現在生成された状態の品質のオンライン推定を実行し,状態生成を最適化するために実験パラメータを調整する方法を決定する。これを達成するために,このアルゴリズムは,生成装置自体の記述で,必要でない。むしろ,それは完全ブラックボックスシナリオで動作し,この方式を多様な環境に適用できる。アルゴリズムによって制御されるハンドルは,一連の波動板の回転角であり,任意の4次元OAM状態を確率的に生成するために使用できる。古典的および量子的領域の両方で異なるターゲット状態に関する著者らの方式を示し,制御パラメータに対する外部摂動に対するロバスト性を証明した。この手法は,量子情報プロトコルと技術のための雑音のある実験タスクの自動最適化のための強力なツールである。【JST・京大機械翻訳】

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量子光学一般

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