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集成光子源实现Gottesman–Kitaev–Preskill量子比特的突破

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介绍Gottesman–Kitaev–Preskill量子比特的集成光子源技术及其在光子量子计算中实现容错量子比特的重要意义,阐述该技术的原理、实验方法与未来应用前景。

介绍Gottesman–Kitaev–Preskill量子比特的集成光子源技术及其在光子量子计算中实现容错量子比特的重要意义,阐述该技术的原理、实验方法与未来应用前景。

随着量子计算快速发展,探索高效稳定的量子比特编码方式成为科研的重中之重。Gottesman–Kitaev–Preskill(以下简称GKP)量子比特作为一种利用光学模式的无限维希尔伯特空间编码的量子信息载体,展现出极佳的容错特性以及实现通用量子门集的潜力。传统GKP量子态的制备依赖于自由空间光学组件,规模扩展性受限。近期,基于集成光子芯片的新兴方法为实现实用的光子基量子计算架构提供了突破性进展。本文将深入探讨GKP量子比特的集成光子源技术,解析该技术的核心优势、实验实现及未来发展方向。 GKP量子比特通过编码于连续变量的编码格点态,有效利用光学模式的无限维信息承载能力,使得克利福德门等一系列量子计算操作能够通过简单的线性光学元件完成,极大地降低了物理实现的复杂度。

此外,GKP编码固有抵御高斯型噪声和损耗,天然具备抗误差能力,这对于实现大规模容错量子计算至关重要。虽然氦离子阱和超导电路等系统已实现高质量GKP态,但在大规模连接、网络化及室温操作方面面临明显困难。相比之下,光子系统由于其固有的传播便利性及集成化潜力,成为实现实用量子计算平台的理想选择。 近期,研究团队设计并制造了一款基于多层硅氮化物(SiN)300毫米晶圆定制平台的集成光子芯片,实现了高效低损耗的非线性光学过程和多模干涉。该芯片内建多个基于光子分子设计的微环谐振腔,用于增强双泵脉冲驱动的自发四波混频(SFWM)过程,从而产生高纯度的单模压缩态光子。随后,四路压缩态通过片上可编程线性干涉器彼此相互作用,建立多模纠缠态。

通过耦合高效率、具备光子数分辨能力的过渡边缘传感器(TES)光电探测器的光纤系统,对输出的三个模态实施光子数分辨探测,特定探测结果被用作态的预兆,实现GKP态的制备。最后,剩余的一个模式用于均衡测量,采用平衡同频异步检测技术完成量子态断层扫描,精准重构输出态的密度矩阵和Wigner函数。 实验中成功制备的GKP态呈现矩形格点的Wigner函数,关键表征指标如动量和位置正交分量上清晰可分辨的多峰结构、负值Wigner函数区域形成的3×3网格,均指向该态具备实现容错量子计算所需的非高斯特性和稳定性。所得态的有效压缩水平及稳定性均明显优于常规高斯纯态,说明该集成装置在进一步降低光学链路损耗后,有望制备对称有效压缩度超过9.75dB的高质量GKP态,达到目前理论提出的容错门槛。此外,得益于芯片制造工艺的先进性,硅氮化物芯片展现出微小的传播损耗和高耦合效率,为将来构建由数百万个GKP源组成的光子量子计算大规模阵列奠定坚实基础。 技术层面上,本实验充分发挥了多方面创新。

首先,采用四模式高斯玻色采样装置(GBS)精确调控各路压缩态及干涉参数,优先生成目标非高斯态。其次,芯片片上设计采用光子分子结构抑制了不期望的非线性过程,极大地提升了四波混频的效率和纯度。高效的同频异步检波模块通过匹配脉冲时序和形状,最大化了探测信噪比。最后,过渡边缘传感器的近100%光子探测效率和完全的光子数分辨能力确保了预兆态的精准制备与筛选,降低了误差风险。 从科研应用角度考虑,该集成光子平台不仅推动了GKP态制备技术的实用化,还打开了多种潜在的光量子计算路径。利用初始制备的GKP态,未来可以进一步通过测量驱动的量子逻辑门操作、叠加合成集群态为基础的测量型量子计算系统铺路。

此外,该平台的灵活参数可编程特性为探索包括异构量子网络和光量子传感等多领域大规模集成实验提供研究基础。 展望未来,虽然本实验在光学损耗方面仍存改进空间,但持续优化芯片设计、薄膜材料及接驳技术将逐步推进总传输效率达到容错门槛要求,催生更高成功率的GKP态生成。同时,结合多模式光子源的快速复用技术和后续多阶段的“炼制”工艺,将显著提升高质量GKP态的产率及容错能力。长远来看,集成光子计算机将在材料科学、量子化学模拟和机器学习等多个领域引发革命性变革。 综上所述,集成光子源制备Gottesman–Kitaev–Preskill量子比特的成功示范,对于推动光子量子计算机向实用规模跃升具有里程碑意义。该技术融合了先进的硅基光学制造工艺、高效非线性压缩态生成、精准光子数分辨测量和完善的量子态解析体系,证实了未来构建基于GKP编码的容错光量子计算平台的可行路径。

随着相关材料、器件以及系统集成技术的不断进步,集成GKP量子态源将成为光量子计算生态中不可或缺的核心单元,引领量子信息时代的光明未来。

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