非正交振幅放大提升小振幅目标态制备
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非正交振幅放大提升小振幅目标态制备
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AI 综述
Jiyuan Liu、Joel Bierman与Yuan Liu提出面向混合连续变量—离散变量量子处理器的非正交振幅放大（NOAA），并给出由初始目标态振幅和可用反射算子共同决定的目标态保真度界。 论文摘要称，方法使用压缩连续变量辅助态和混合量子信号处理滤波器。数值模拟显示，目标态初始振幅较小时，即使存在非正交性，NOAA的保真度和效率仍高于重复至成功方法；初始振幅较大时，重复至成功方法已较高效，振幅放大的额外收益有限。
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最新进展10月7日 11:11
非正交振幅放大用于混合连续变量—离散变量量子处理器报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · quant-ph非正交振幅放大用于混合连续变量—离散变量量子处理器
研究团队提出面向混合连续变量—离散变量量子处理器的非正交振幅放大（NOAA）方法，并建立由初始目标态振幅与可用反射算子选择性决定的目标态保真度界。为缓解该限制，作者使用压缩连续变量辅助态和混合量子信号处理滤波器；摘要中的数值模拟显示，在存在非正交性时，NOAA对小初始目标态振幅的保真度和效率优于重复至成功方法，而大初始振幅下放大带来的额外优势有限。
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