助力光学量子计算的高效量子过程层析技术

光学量子计算机被视为一种高速且可扩展的下一代计算技术，正受到越来越多人的关注。然而，准确表征复杂的光学过程，其中多个光学模式相互作用以产生量子纠缠，被认为是一项非常具有挑战性的任务。

KAIST的研究团队突破了这一限制，开发了一种高效的技术，能够在实验中对复杂的多模态量子操作进行全面表征。这项技术可以用更少的数据来分析大规模操作，代表了朝着可扩展量子计算和量子通信技术迈出的重要一步。

由物理系的Ra Young-Sik教授领导的研究团队开发了一种多模量子过程层析技术，能够高效识别对光学量子计算至关重要的二阶非线性光学量子过程的特性。

该研究发表在 《自然光子学》 上。

量子计算机的高效的“CT扫描”技术

断层成像是一种技术，类似于医学CT扫描，通过多种测量数据重建不可见的内部结构。同样，量子计算需要一种方法，通过各种测量数据重建量子操作的内部结构。

为了超越传统计算机，量子计算机必须能够同时操控大量量子单元（量子比特或量子模态）。然而，随着量子比特或量子光学模态（量子模态）数量的增加，所需的断层成像资源呈指数增长，使得现有技术无法分析五个或更多光学模态的系统。

通过新开发的技术，研究团队现在能够清楚地了解光学量子计算机内部实际发生的情况，就像做CT扫描一样。

引入一种基于放大矩阵和噪声矩阵的新数学框架

在量子计算机内部，多种光学模式以高度复杂且纠缠的方式相互作用。研究团队引入了一种新的数学框架，精确描述多模的二阶非线性光学量子过程。

该方法分析在特定操作下输入状态的变化，使用两个关键组件：“放大矩阵”，描述光的平均场如何转变，以及“噪声矩阵”，捕捉因环境交互而引入的噪声或损失。

这些组件共同创建了一个“量子状态图”，能够准确且同时观察光的理想量子演化（单位演变）和真实设备中不可避免的噪声（非单位演变）。这使得我们对光学量子计算机实际操作的特征描述更加真实。

减少所需测量数据并将分析扩展到16个模式

为了弄清楚量子操作是如何工作的，研究团队输入了几种类型的量子状态，并观察输出如何变化。然后，他们应用了一种称为最大似然估计的统计方法，以重建最能准确解释所收集数据的内部操作，同时满足必要的物理条件。

通过这种方法，研究团队显著减少了所需的测量数据量。现有的方法很快就变得不切实际——即使是稍微多于几个模式的系统，也需要庞大的数据集，并且通常将分析限制在大约五个模式，而新技术成功突破了这个瓶颈。

该团队成功地进行了世界上首次大规模光学量子操作的实验表征，涉及16个模式，这是该领域一个前所未有的里程碑。

杨锡教授表示：“这项研究显著提升了量子过程层析的效率，这是一项对量子计算至关重要的核心技术。这项技术将大大有助于提升各种量子技术的可扩展性和可靠性，比如量子计算、量子通信和量子传感。”