基于机器学习框架的通信波段谱不相关双光子波函数工程
量子物理
2019-10-08 v1 光学
摘要
不可区分单光子是从量子通信到光子量子计算等众多量子信息处理应用的关键要素。在宽光谱范围内产生不可区分单光子的主流平台是基于非线性晶体中自发参量下转换（SPDC）的双光子产生。然而，SPDC 双光子的纯度受其谱相关性的限制。在此，我们提出了一种基于机器学习框架的设计方案，用于在宽光谱范围内对双光子联合谱振幅进行工程化设计。通过定制 KTiOPO（KTP）晶体的极化周期轮廓，我们在数值上表明，在施加中等 8 nm 滤波器后，可在 1310 nm、1550 nm 和 1600 nm 波段分别实现 99.22%、99.99% 和 99.82% 的谱纯度。因此，该机器学习框架能够在整个通信波段产生近乎不可区分的单光子，而无需借助 KTP 晶体在 1582 nm 附近的群速度匹配波长窗口。
引用
@article{arxiv.1904.11666,
title = {Wave Function Engineering for Spectrally-Uncorrelated Biphotons in the Telecommunication Band based on a Machine-Learning Framework},
author = {Chaohan Cui and Reeshad Arian and Saikat Guha and N. Peyghambarian and Quntao Zhuang and Zheshen Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11666},
year = {2019}
}