量子计算有望彻底改变信息处理技术,但构建大规模量子计算机仍然面临诸多挑战。融合量子计算(FBQC)已成为一种极具前景的方法,特别是在光量子技术领域。本文探讨了如何将FBQC技术与量子发射器相结合,为实现容错量子计算提供了新的思路[1]。
FBQC基础
FBQC依赖于准备小型纠缠资源态,然后应用融合操作来构建更大的纠缠态。这些融合操作同时实现量子比特的纠缠和测量,从而创建测量基量子计算所需的簇态。
图1: FFCC晶格分解为融合网络。图像展示了如何将复杂的量子态分解为通过融合操作连接的简单组件。
FBQC的主要优势是非常适合光子实现。光子具有较长的相干时间,可以使用线性光学进行操控。然而,光子损失仍然是一个需要解决的主要挑战。
量子发射器作为资源态生成器
量子点或金刚石中的色心等量子发射器可以确定性地生成FBQC所需的资源态。这比概率性光子源具有显著优势。
图2: 使用量子发射器生成光子资源态。图像说明了单个量子发射器如何通过一系列操作产生纠缠光子。
使用量子发射器生成资源态的协议包括:
将发射器准备为叠加态
发射一系列与发射器自旋态纠缠的光子
在光子发射之间对发射器进行操作
这个过程可以创建线性簇态或更复杂的编码态,为FBQC提供基本构建块。
为量子发射器定制FBQC
作者提出了一种专门为量子发射器设计的融合架构。主要特征包括:
使用折叠Floquet色码(FFCC)作为底层量子纠错方案
将FFCC分解为线性簇态网络
使用局部重复码实现逻辑融合操作
图3: 同步FFCC的融合网络。图像显示了如何使用量子发射器阵列生成资源态,然后将这些资源态融合以创建量子计算结构。
这种定制架构具有几个优点:
资源态可以由单个量子发射器生成
融合网络在空间上保持局部性,简化了光子路由
对量子发射器系统中常见的错误源具有高容错能力
错误容忍度和容错阈值
任何量子计算架构的一个关键方面是容错能力。作者分析了他们的方案在各种错误模型下的性能:
光子损失: 该架构可以容忍高达8%的光子损失,比之前的方案有显著改进。
光子可区分性: 可以容忍来自不同发射器的光子之间高达4%的可区分性。
自旋错误: 在资源态生成过程中的马尔可夫自旋噪声可以在一定阈值内处理。
图4: 损失和可区分性阈值。图表显示了架构性能如何随不同程度的光子损失和可区分性而变化。
使用码级联提高错误容忍度
为进一步提高错误容忍度,作者探讨了码级联的使用。具体研究了:
静态重复码(REP): 资源态中的每个量子比特都编码在多个光子中。
重复直至成功(RUS)逻辑融合: 自适应方案,多次尝试融合直到成功或达到最大尝试次数。
图5: 逻辑融合协议。图像比较了实现逻辑融合操作的静态重复码和重复直至成功策略。
RUS融合特别有效,允许更高的损失容忍度和更有效的资源利用。所提出的FFCC分解的同步性使得RUS融合成为可能,这是该架构的一个关键优势。
挑战和未来方向
尽管提出的架构显示出潜力,但仍然存在几个挑战:
提高光子收集效率并减少整体损失
提高来自不同发射器的光子的不可区分性
减轻量子发射器中的自旋退相干效应
未来的工作可以探索特定量子发射器实现(如量子点或金刚石中的色心)的更详细噪声模型。此外,研究多个量子发射器之间的潜在耦合可能会导致更稳健的架构。
结论
基于量子发射器的融合量子计算为实现容错光量子技术计算提供了希望。通过利用量子发射器的确定性特性并精心设计融合网络,可以实现对常见错误源的高容错能力。随着量子发射器技术的不断进步,这种方法可能为大规模量子计算机提供一条可扩展的路径。
参考文献
[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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