量子フォトニック回路における微分可能なエラー緩和

本論文は、連続変数（CV）量子フォトニック回路のための新しい微分可能なエラー緩和フレームワークであるDifGaを紹介しています。このフレームワークは、ガウス損失と弱い非ガウスノイズの両方に対処しており、実用的な量子コンピュータを構築する上で重要な課題です。自動微分法の使用と、特に非ガウスノイズが存在する場合のエラー緩和の実証が重要な貢献です。ランタイムベンチマークやPennyLaneライブラリの使用など、実用的な側面に焦点を当てているため、この論文は、この分野の研究者にとってアクセスしやすく、関連性の高いものとなっています。

• •CV量子フォトニック回路のための微分可能なエラー緩和フレームワークであるDifGaを紹介。
• •ガウス損失と弱い非ガウスノイズの両方に対処。
• •エンドツーエンドの最適化に自動微分法を採用。
• •特に非ガウスノイズにおいて、効果的なエラー緩和を実証。
• •モンテカルロサンプル数に対して線形スケーリングを示すランタイムベンチマークを提供。