基于光子催化的压缩猫态的最优星秩逼近
非高斯量子态与操作是在玻色子平台上实现量子计算优势及量子纠错的关键资源。然而,在光学环境中生成这些态仍是一项具有挑战性的实验任务,通常依赖于概率性预报协议。该团队对低数Fock态与压缩态之间的光子催化过程进行了深入分析,探讨其用于生成压缩相干态叠加的可行性。研究人员采用恒星秩形式来刻画输入资源(包括量子态与测量)及生成态的非高斯复杂度。这有助于系统比较催化输出态与目标态之间的保真度,以及任何使用相同非高斯输入资源的协议所能达到的最大保真度。由此,该研究识别了所考虑的光子催化协议可证明最优的情况,并确定了能以最小资源实现目标态高保真近似的参数区间。此外,该工作将光子催化协议的性能与受高斯玻色采样启发的协议在成功概率与态质量方面进行了对比,突出了确定性Fock态源的优势。作者还研究了用于量子纠错的压缩Fock态等相关非高斯资源的生成。为考虑实验不完美性,该团队采用基于Fock基的Hilbert空间截断方法对所有光学模式的损耗进行建模,并分析了生成态在实际条件下的鲁棒性。研究结果量化了光子催化协议中非高斯资源复杂度、可达保真度与损耗之间的权衡关系,为近期的光子系统实现提供了实用指导。

