{%hackmd Bkjq2TE6n %} ## 共筆 :::info 請將筆記內容記在下方~ ::: ### one way quantum computation - Tomography analysis - 分析未知的量子狀態品質 - 輸入為未知狀態 - 分析多少成分是量子,多少成分是古典 - 有噪音等 -> 古典成分增高 #### 便是是否為古典成分 - 輸入是符合實在性 - 狀態變換是古典的 - 輸出可以使用古典方式分析 => 如果符合,代表是古典成分,否則為量子成分 #### 韌性測試 加上噪音,使得變成古典的狀態,需要越多噪音就代表容忍性越好 ### star-graph states 1,2 是糾纏 3,4 是糾纏 2 和 3 做 diffusion (PBS) => 四點糾纏 :star: 關鍵: 需要 2,3 同時抵達 (也就是有可能要有 delay 操控抵達時間) ``` 4 | 3 / \ 1 2 ``` #### 如何做一對糾纏 - 390 nm 的藍光 -> BBO -> 兩顆 h,v 的 780nm 光子 - 符合能量守恆 - h,v 一顆向上一顆向下 - 符合動量守恆 h, v 造成的圓分別是水平偏振 & 垂直偏振,且有 2 交點 - 交點處為一對糾纏光子 #### 結果 - CNOT gate: 71% - H gate: 83% - T gate: 81% 實現了真的量子邏輯閘 ### summary 建立了一個可以判斷量子網路是否有量子狀態的量化方法 ### QA Q: BBO 中的 1mm & 2mm 的差異 A: 提升糾纏態的品質 Q: 為何 quantum gate 的 fidelity 比較低 A: 因為 source 並非理想,所以在進行 operation (quantum gate) 會增加雜訊 Q: 如何改進 A: 提升產生糾纏源的理想度,換另一種非線性晶體,主要是找其他方法來產生糾纏源 Q: 為何是 input 量測過的結果才去做糾纏態 A: Q: 糾纏 1,2 和糾纏 3,4 中做 2,3 糾纏後為何在 star graph 看起來會使得 1,2 失去糾纏 A: star graph 表示的邊並非代表糾纏,而是該 graph 最能代表此狀態