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受计算机启发的高维多部分量子门概念
量子光学研究的共同目标之一是找到控制复杂量子系统的方法，这既可用于研究量子力学的基本问题，也可用于量子技术的潜在应用 [1,2]。量子系统的复杂性随着所涉及部分的数量和各个部分的维数的增加而增加。对于单光子量子系统，25 年来，人们一直知道如何进行任意幺正变换 [3]，这已成为集成光子学的基础 [4 – 7]。同样，在光子的其他自由度中，单量子门也已得到很好的理解，例如，使用离散化时间步骤 [8] 或光子的空间模式 [9 – 12] 和对单光子进行高维多自由度操作 [13]。多光子操作更加复杂，因为光子之间不相互作用。为了克服这一困难并实现两个光子之间的有效相互作用，辅助状态用于预示概率变换，例如受控非门 (CNOT) [14-16]。这些变换的质量已大大提高，使得任意二维双光子门的片上演示以及任意光子量子比特变换的理论概念成为可能 [17]。总而言之，多光子量子比特变换和单光子任意高维变换的特殊情况已得到充分理解。然而，d 维中 n 个光子的变换的一般情况仍未得到解决。
高维量子纠缠研究进展
量子信息的基本单位是量子比特，它是一个双态系统。然而，大自然却使用四个字母的字母表来表示可以说是最重要的信息存储系统——DNA。尽管我们仍不清楚为何进化会形成四个字母的系统 1 ，但它的存在可能给我们一个启示，那就是我们还应该寻找比量子比特更复杂的系统。事实上，在量子通信中，基于更大字母表的协议具有某些优势：更高的信息容量和更强的抗噪能力，这对于应用来说非常重要 2 , 3 。在对大自然的基本检验中，例如违反局部现实理论，高维系统具有优势，因为它们允许的检测效率低于量子比特 4 。有多种物理系统允许对高维量子信息进行编码。这些系统涵盖了里德堡原子、捕获离子 5 、极性分子 6 、冷原子集合 7、8 、由超导相量子形成的人造原子 9 ，以及固态 10 或光子系统中的缺陷。在光子系统中，有两种完全不同的信息编码方法。连续变量 11、12 量子信息处理方法基于相干态或压缩态，而离散变量方法基于单光子福克态。连续变量和离散变量方法在光子数
采用两种优化相变的全场模式分类器用于高维量子密码学
摘要 高维编码方案已成为执行量子信息任务的一种新方法。对于高维，光子的时间和横向空间模式是此类实验中常用的两个典型自由度。尽管如此，仍然需要用于多结果测量的通用设备来充分利用编码方案的高维特性。我们提出了一种基于进化算法的通用全场模式排序方案，该方案仅由最多两个优化的相位元素组成，可以对方位和径向模式进行联合排序。我们通过高维量子密码学背景下的模拟进一步研究了我们方案的性能，其中在不同的相互无偏基中进行排序和高保真度测量方案至关重要。
使用两个优化相变的全场模式分选器用于高维量子密码学
摘要 高维编码方案已成为执行量子信息任务的一种新方法。对于高维，光子的时间和横向空间模式是此类实验中常用的两个典型自由度。尽管如此，仍然需要用于多结果测量的通用设备来充分利用编码方案的高维性质。我们提出了一种基于进化算法的通用全场模式排序方案，该方案仅由最多两个优化的相位元素组成，可以对方位和径向模式进行联合排序。我们通过高维量子密码学背景下的模拟进一步研究了我们方案的性能，其中在不同的相互无偏基和高保真度测量方案中进行排序至关重要。
高维计算——“诅咒”的好处......
Pentti Kanerva。2009 年。超维计算：使用高维随机向量进行分布式表示的计算简介。认知计算 1、2 (2009)，139–159。https://doi.org/10.1007/s12559-009-9009-8
