Vi visar hur tekniker från maskininlärning och optimering kan användas för att hitta kretsar av fotoniska kvantdatorer som utför en önskad omvandling mellan ingångs- och utgångstillstånd. I det enklaste fallet med ett enda ingångstillstånd upptäcker vår metod kretsar för att förbereda ett önskat kvanttillstånd. I det mer allmänna fallet av flera input och output relations, vår metod får kretsar som reproducerar verkan av en målenhet omvandling. Vi använder ett kontinuerligt variabelt kvantneuralt nätverk som kretsarkitektur. Nätverket består av flera lager av optiska grindar med variabla parametrar som optimeras genom att tillämpa automatisk differentiering med TensorFlow backend av Strawberry Fields fotonic kvantdatorsimulator. Vi demonstrerar kraften och mångsidigheten i våra metoder genom att lära oss hur man använder kortdjupa kretsar för att syntetisera enstaka fotoner, Gottesman-Kitaev-Preskill-tillstånd, NOON-tillstånd, kubikfasportar, slumpmässiga enheter, kors-Kerr-interaktioner, samt flera andra stater och portar. Vi får rutinmässigt höga trohetsgrader över 99% med hjälp av kortdjupa kretsar, vanligtvis bestående av några hundra grindar. Kretsarna erhålls automatiskt genom att helt enkelt ange måltillståndet eller grinden och köra optimeringsalgoritmen.
Ett senare arbete REF använder maskininlärning för att optimera en kvantnervell nätverkskrets för att producera godtyckliga kvanttillstånd.
Machine learning method for state preparation and gate synthesis on photonic quantum computers
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Quantum Physics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}