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Quantum Information Processing

Erschienen in:

01.06.2022

Applications of the Lambert–Tsallis W_q function in quantum photonic Gaussian boson sampling

verfasst von: F. V. Mendes, C. Lima, R. V. Ramos

Erschienen in: Quantum Information Processing | Ausgabe 6/2022

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Abstract

In this work, we present two applications of the Lambert–Tsallis W_q function in quantum photonic Gaussian boson sampling (GBS). First, it is shown that it is possible to distinguish between well-functioning and damaged photonic GBS quantum computers by analyzing the randomness of the output data. Numerical simulations are performed using the data provided by the platform Strawberry Fields from Xanadu (www.xanadu.ai), and the randomness is measured by the disentropy of the autocorrelation of the output data. Second, since the programming of a GBS machine can be done by specifying the Gaussian state to be sampled, we provide analytical formulas to find the squeezing parameters values when the probability of producing a certain number of photons is known in advance.

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Titel: Applications of the Lambert–Tsallis Wq function in quantum photonic Gaussian boson sampling
verfasst von: F. V. Mendes
C. Lima
R. V. Ramos
Publikationsdatum: 01.06.2022
Verlag: Springer US
Erschienen in: Quantum Information Processing / Ausgabe 6/2022
Print ISSN: 1570-0755
Elektronische ISSN: 1573-1332
DOI: https://doi.org/10.1007/s11128-022-03559-w

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