Towards Non-Abelian Quantum Signal Processing: Efficient Control of Hybrid Continuous- and Discrete-Variable Architectures
Notice bibliographique
Résumé
Quantum Signal Processing (QSP) transforms a unitary parameterized by a classical variable $θ$ into one governed by a polynomial function $f(θ)$. Though quantum mechanics is linear, such highly nonlinear transformations arise naturally from the curvature of the qubit Bloch sphere. The QSP primitive underpins most quantum algorithms and finds broad utility in robust control by decreasing sensitivity to parameter errors, and in quantum sensing by increasing sensitivity to target parameters. In this work, we extend QSP to a new multivariate class, non-Abelian QSP, that utilizes a set of non-commuting (operator-valued) control parameters $\{\hatθ_1, \hatθ_2, \dots\}$. Experimental instantiations of this richer algebraic structure are currently being explored in hybrid oscillator-qubit systems realized in superconducting and trapped-ion processors, where the non-commuting variables are oscillator positions and momenta. We demonstrate the utility of our construction, the Gaussian-controlled-rotation (GCR) which is a canonical instance of this class, across three domains: fully analytical state preparation circuits whose performance matches state-of-the-art machine-learning protocols for preparing squeezed, cat, GKP, and Fock states; a complete analytical framework for universal control of GKP bosonic error-corrected qubits, including logical readout and error-corrected gate teleportation --with mid-circuit error detection and generalization to arbitrary lattices, qudits, and multi-mode codes uniquely enabled by the analytical structure; and a construction closing a key gap in oscillator-aided quantum phase estimation algorithms. These results establish non-Abelian QSP as a powerful new frontier, one that is not merely of theoretical interest but ready to be put to work in the laboratory today.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».