光学量子计算
Optical Quantum Computing
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中文总结 AI 辅助
本文综述了光学量子计算的主要实现方案，包括基于门和簇态的通用计算及非通用应用（如玻色子采样、变分量子本征求解器和量子机器学习），总结了各协议的优势、挑战和实验结果。
中文摘要 AI 辅助
在光学量子计算的标签下，存在多种利用光的量子特性来实现相对于经典计算机的计算优势的协议和实验。在这篇综述中，我们描述了一些主要的实现方案，这些方案在编码类型以及计算执行方式上有所不同，无论是使用门还是簇态。对于每种协议，我们描述了其优势和挑战，并概述了所获得的实验结果，这些结果以表格形式进行了总结。由于该领域所取得的重要成就，我们专门用一节来讨论光子非通用量子计算，其中描述了玻色子采样、变分量子本征求解器和量子机器学习应用。其目的是让读者对光子及其量子特性在计算中发挥关键作用的应用有一个最广泛的概述。
英文摘要
Under the label of optical quantum computing, there are a variety of protocols and experiments that use the quantum properties of light to achieve a computational advantage over classical computing machines. In this review, we describe some of the main implementations, which differ in the type of encoding and in how the computation is performed, whether using gates or cluster states. For each protocol, we describe advantages and challenges with an overview of the experimental results obtained, summarized in tables. Because of the great relevance achieved in this field, there is a section dedicated to non-universal quantum computation with photons, where boson sampling, variational quantum eigensolvers, and quantum machine learning applications are described. The aim is to give the reader the broadest overview of the applications where photons and their quantum properties play a key role in computation.
发表机构
- University of Trento（特伦托大学）
- INFN TIFPA, Trento Institute for Fundamental Physics and Applications（意大利国家核物理研究所特伦托基础物理与应用研究所）
- Bruno Kessler Foundation（布鲁诺·凯斯勒基金会）
- Sapienza Università di Roma（罗马大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
