[发明专利]光学量子逻辑门

说明书

本申请涉及光学量子逻辑门。提供了以2ⁿ*2ⁿ酉矩阵为特征的光学量子逻辑门(OQLG)及其操作方法。OQLG包括第一光学结构和第二光学结构，第一光学结构包括与由矩阵指定的输入二进制值具有一一对应关系的2ⁿ个光学耦合纤芯，第二光学结构光学连接到第一光学结构并且包括对应于2ⁿ个纤芯的2ⁿ个放大通道。第一光学结构被配置为接收表示由矩阵指定的输入二进制值的二进制基本量子态(FQS)的光子，并将接收的光子注入2ⁿ个纤芯中，使用纤芯之间的光学耦合来混合注入的光子，并输出光子到第二光学结构，其中输出的混合光子对应于由矩阵指定的输出二进制值。第二光学结构被配置为以可控方式放大在放大通道中的光子，同时保留FQS和具有不同FQS的光子的相对数量。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2021年3月15日提交的第63/161,224号美国临时申请的权益，该美国临时申请通过引用以其整体并入本文。

技术领域

本发明涉及光学计算设备，并且更具体地，涉及适用于光学量子计算的光学计算设备和光学系统。

背景

光学计算利用对可见光或红外光而不是电子计算中的电流的操纵来执行计算过程。通常，与电子系统相比，光学计算能够实现更快的计算速率。这在一定程度上是因为对光脉冲的操纵可以更快地发生，并且可以允许传输更高带宽的信息。例如，电流信号的传播速度仅为光速的10％，这是由于相对于光学体系(regime)而言，微波范围内的介电常数要大得多，这例证了光学计算的计算速率几乎提高了10倍。由于与电子不同的光子不是极性的并且不携带电荷，因此光学器件消耗的功率也更少，并且较少由于相邻电场而受到串扰的影响。

传统的光学处理系统通常利用电子-光学混合处理，通常称为光电处理。在这些系统中，光学信号用于数据传输和某些处理操作，并被转换为电子信号用于某些其他处理操作。这种光电器件可能由于将电子能量转换为光子并转换回来而损失大约30％的能量。此外，光学信号与电子信号的相互转换减慢了数据的传输和处理速度。大量研究工作针对全光学计算，它消除了对光-电-光(OEO)转换的需求，从而减少了对电力的需求并提高了处理速率。

在传统技术中已经认识到全光学计算的问题，并且已经开发了各种技术来提供解决方案，例如：

国际专利公开WO 2017/033197教导了一种集成光学模块。光学模块包括多个光学耦合通道，并使其能够在人工神经网络(ANN)中使用。根据一些实施例，集成光学模块包括多纤芯光纤，其中纤芯被光学耦合。

国际专利公开WO 2019/186548公开了一种用于处理输入光的人工神经元单元和神经网络。人工神经元单元包括：模态混合单元，诸如多模光纤，该模态混合单元被配置用于接收输入光并将选择的混合应用于输入光内的两种或更多种模式的光分量，并用于提供出射光；以及过滤单元，该过滤单元被配置用于将预选的滤光片应用到所述出射光上来选择出射光的一种或更多种模式，从而提供人工神经元单元的输出光。

国际专利公开WO2021/064727公开了一种人工神经元网络和相应的神经元单元。神经元网络包括两层或更多层人工神经元单元。人工神经元单元的层被配置用于经由两个或更多个光波导(光纤)的布置在它们之间进行通信。两个或更多个光波导的布置被配置为在两个或更多个波导之间具有预先确定的耦合，从而提供所述两个或更多个层的神经元单元之间的交叉通信。

上文引用的参考文献教导了可适用于本公开的主题的背景信息。因此，在适当的情况下，这些公开的全部内容通过引用并入本文，用于附加或替代的细节、特征和/或技术背景的适当教导。

概述

在上文引用的先前工作中，本发明的发明人尤其公开了可用于光子集成电路(包括人工神经网络)的光学单元。发明人已经认识到并理解，光学单元可以被配置为使其能够作为可用于量子信息处理的光学量子逻辑门进行操作。