Редуцированная характеризация перестраиваемых линейно-оптических интегральных схем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Перестраиваемые линейно-оптические схемы являются важным элементом как классических, так и квантовых информационных технологий. Масштабирование таких схем становится возможным только при переходе к интегральному исполнению, что усложняет их характеризацию из-за невозможности реконструкции каждого элемента по отдельности. Существующие методы характеризации линейнооптических схем требуют многократных измерений фаз матричных элементов передаточной матрицы при различных значениях управляющих параметров, что представляет собой значительные экспериментальные трудности. В данной работе предлагается новый подход: мы демонстрируем, что, измерив лишь коэффициенты пропускания для определенного набора значений управляющих параметров оптической схемы, можно построить математическую модель, способную предсказывать коэффициенты пропускания для произвольных значений параметров. Этот метод успешно апробирован в численном эксперименте на примере перестраиваемого четырехканального интерферометра, реализующего произвольное унитарное преобразование. Предложенный метод открывает новые возможности для более эффективной характеризации и проектирования перестраиваемых линейно-оптических схем.

Об авторах

Л. В. Бигуаа

Центр квантовых технологий, физический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова; Физико-технологический институт им. К. А. Валиева РАН

Email: Leon.006w@yandex.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

К. Г. Катамадзе

Центр квантовых технологий, физический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова; Физико-технологический институт им. К. А. Валиева РАН

Москва, Россия; Москва, Россия

Б. И. Бантыш

Физико-технологический институт им. К. А. Валиева РАН

Москва, Россия

Ю. И. Богданов

Физико-технологический институт им. К. А. Валиева РАН

Москва, Россия

Список литературы

  1. P. Minzioni, C. Lacava, and T. Tanabe, J. Opt. 21, 063001 (2019).
  2. N. C. Harris, J. Carolan, D. Bunandar, M. Prabhu, M. Hochberg, T. Baehr?Jones, M. L. Fanto, A. M. Smith, C. C. Tison, P. M. Alsing, and D. Englund, Optica 5, 1623 (2018).
  3. J. Carolan, C. Harrold, C. Sparrow, E. Martin-Lopez, Science 349, 711 (2015).
  4. H.-S. Zhong, Y. Y. Li, and W. Li, Phys. Rev. Lett. 121, 250505 (2018).
  5. W. Asavanant, Y. Shiozawa, S. Yokoyama, B. Charoensombutamon, H. Emura, R. N. Alexander, S. Takeda, J.-I. Yoshikawa, N. C. Menicucci, H. Yonezawa, and A. Furusawa, Science 366, 373 (2019).
  6. J. Wang, F. Sciarrino, A. Laing, and M. G. Thompson, Nature Photon. 14, 273 (2019).
  7. R. Hamerly, L. Bernstein, A. Sludds, and M. Marin, Soljai´c, and D. Englund, Phys. Rev. X 9, 021032 (2019).
  8. G. Wetzstein and, A. Ozcan, S. Gigan, S. Fan, D. R. Englund, M. Soljaˇci´c, C. Denz, D. A. B. Miller, and D. Psaltis, Nature 588, 39 (2020).
  9. H. Zhang, M. Gu, and X. D. Jiang, Nat. Commun. 12, 457 (2021).
  10. S. Rahimi-Keshari, M. A. Broome, R. Fickler, A. Fedrizzi, T. C. Ralph, and A. G. White, Opt. Express 21, 13450 (2012).
  11. K. V. Jacob, E. A. Mirasola, S. Adhikari, and P. J. Dowling, Phys. Rev. A 98, 052327 (2018).
  12. A. Laing and J. L. O’Brien, arXiv:1208.2868 [quantph] (2012).
  13. A. Peruzzo, A. Laing, A. Politi, T. Rudolph, and J. L. O’Brien, Nat. Commun. 2, 1 (2010).
  14. K. G. Katamadze, G. Avosopiants, A. V. Romanova, Y. I. Bogdanov, and S. Kulik, Laser Phys. Lett. 18, 075201 (2021).
  15. J. Carolan, C. Harrold, C. Sparrow et al. (Collaboration), Science 349, 711 (2015).
  16. N. C. Harris, G. R. Steinbrecher, M. Prabhu, Y. Lahini, J. Mower, D. Bunandar, C. Chen, F. N. C. Wong, T. Baehr-Jones, M. Hochberg, S. Lloyd, and D. R. Englund, Nature Photon. 11, 447 (2015).
  17. C. Sparrow, E. Martin-Lopez, N. Maraviglia, A. Neville, C. Harrold, J. Carolan, Y. N. Joglekar, T. Hashimoto, N. Matsuda, J. L. O’Brien, D. P. Tew, and A. Laing, Nature 557, 660 (2018).
  18. M. Reck, A. Zeilinger, H. J. Bernstein, and P. Bertani, Phys. Rev. Lett. 73, 58 (1994).
  19. W. R. Clements, P. C. Humphreys, B. J. Metcalf, W. S. Kolthammer, and I. A. Walsmley, Optica 3, 1460 (2016).
  20. S. A. Fldzhyan, M. Y. Saygin, and S. Kulik, Opt. Lett. 45, 2632 (2019).
  21. M. Y. Saygin, I. V. Kondratyev, I. V. Dyakonov, S. Mironov, S. Straupe, and S. P. Kulik, Phys. Rev. Lett. 124, 010501 (2019).
  22. D. P´erez-L´opez, A. L´opez, P. Dasmahapatra, and J. Capmany, Nat. Commun. 11, 6359 (2020).
  23. I. V. Dyakonov, I. Pogorelov, I. B. Bobrov, A. A. Kalinkin, P. Dyakonov, S. A. Evlashin, S. Straupe, and S. Kulik, Phys. Rev. Appl. 10, 044048 (2018).
  24. S. Z. Kuzmin, I. V. Dyakonov, and S. Kulik, Opt. Express 29, 38429 (2021).
  25. B. I. Bantysh, K. G. Katamadze, A. Y. Chernyavskiy, and Y. I. Bogdanov, Opt. Express 31, 16729 (2023).
  26. B. I. Bantysh, A. Y. Chernyavskiy, S. A. Fldzhyan, and Y. I. Bogdanov, Laser Phys. Lett. 21, 015203 (2023).
  27. M. Gr¨afe and A. Szameit, Journal of Physics B: Atomic, Molecular and Optical Physics 53, 073001 (2020).
  28. Y. Ding, D. Bacco, K. Dalgaard, X. Cai, X. Zhou, K. Rottwitt, and L. K. Oxenløwe, npj Quantum Inf. 3(25), 1 (2017).
  29. D. D. B¨uhler, M. Weiss, A. Crespo-Poveda, E. D. S. Nysten, J. J. Finley, K. M¨uller, P. V. Santos, M. M. de Lima, and H. J. Krenner, Nat. Commun. 13(6998), 1 (2022).
  30. D. Nadlinger, P. Drmota, B. C. Nichol, G. Araneda, D. Main, R. Srinivas, D. M. Lucas, C. Ballance, K. Ivanov, E. Y.-Z. Tan, P. Sekatski, R. L. Urbanke, R. Renner, N. Sangouard, and J.-D. Bancal, Nature 607, 682 (2021).
  31. T. van Leent, M. Bock, F. Fertig, R. Garthoff, S. Eppelt, Y. Zhou, P. Malik, M. M. Seubert, T. Bauer, W. Rosenfeld, W. Zhang, C. Becher, and H. Weinfurter, Nature 607, 69 (2021).
  32. R. Storn and K. V. Price, Journal of Global Optimization 11, 341 (1997).
  33. J. W. Tukey, Exploratory data analysis, Addison-Wesley series in behavioral science: quantitative methods, Addison-Wesley Publishing Corporation, Reading, Massachusetts (1977).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».