应用探究 | 量子计算DOPA 产生压缩态:选 ppln 还是 PPKTP?
应用探究 |量子计算DOPA 产生压缩态:选ppln还是 PPKTP?
背景
在量子技术中,压缩态(squeezed state)作为一种关键的连续变量量子态,已成为突破经典物理极限、提升系统性能的重要资源。如在量子精密测量中用于引力波探测,在量子通信中作为连续变量量子密钥分发(CV-QKD)的核心资源,在量子计算中,压缩态则是实现高斯玻色采样(GBS)的关键资源态。
光学参量振荡(OPO)和放大(OPA)常用于产生压缩态,这通常是由非线性晶体实现的,如周期极化铌酸锂PPLN和周期极化磷酸氧钛钾PPKTP。周期极化晶体可以利用更长的相互作用长度和更大非线性系数。山西大学张宽收教授课题组分别使用PPLN和PPKTP晶体,通过Type-I的简并光学参量放大(DOPA)产生了1550 nm波段的明亮相位压缩态。1550nm波长在标准通信光纤中具有最低传输损耗的,使得产生的压缩态可以与现有的光纤通信网络相结合。

实验光路
文章中通过下图中DOPA结构来产生压缩态,在腔内放置了一块Type-I 型准相位匹配的周期性极化晶体,并注入泵浦光(2ω775nm)以及信号光(ω 1550nm)。1550nm的光在DOPA 腔内共振,而775nm的光则来回通过晶体。
在利用周期极化非线性晶体从DOPA生产压缩态的实验中,研究人员采用的是对1550nm的CW激光器进行分光,一路经过外部增强PPLN倍频腔,由SHG产生775nm,作为后续DOPA的泵浦光。而另一路则作为DOPA的输入信号光以及检测系统的本振光。值得一提的是光路中的MC(mode cleaner),使用电光调制器(EOM)通过PDH稳频技术锁定MC1的腔体,从而对激光的空间模式和额外强度噪声进行初步过滤。

PPLN&PPKTP性能对比
PPLN
优势
PPLN晶体具有更大的有效非线性系数,可以实现更高效的波长转换。本文中实验测得,PPLN在单通SHG时效率是PPKTP的2.6倍。正因为如此,PPLN作为OPO时具有更低的振荡阈值,以相对较少的泵浦就能跨越DOPO临界点,产生振荡。
劣势
为了避免光折变效应和光学损伤,PPLN的相位匹配温度相对更高,本实验中达到了135.2℃。高工作温度使得PPLN内产生更强的导波声波布里渊散射(guided acoustic-waveBrillouin scattering, GAWBS),带来额外的相位噪声,并显著降低压缩度。
PPKTP
优势
在产生压缩态的过程中,PPKTP zui大的优势在于相位匹配的温度较低,本实验中仅需要接近室温的34.5℃即可维持稳定的相位匹配。可以抑制GAWBS相位噪声,达到更高的压缩度。
劣势
PPKTP的非线性系数相对较低,当需要较高的转换效率时,可以采用更高的泵浦功率或者搭腔来补偿。
| 相位匹配温度 | 振荡阈值 | 最终压缩度 | |
| PPLN | 135.2℃ | 145mW | 4.9dB |
| PPKTP | 34.5℃ | 230mW | 6.8dB |
小结
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DOPA/DOPO阈值
在山西大学这篇文章中,关注的是振荡阈值下DOPA的情况,而对于压缩态的产生而言,振荡阈值以上,变为DOPO的情况也具有相当的意义,例如在量子计算中大火的相干伊辛机(CIM)可以基于DOPO网络来实现人工自旋。当位于振荡阈值以下,处于压缩真空态,而阈值以上则会产生对应于相位0和π的压缩相干态。
在CIM里程碑式的论文《Coherent Ising machines—optical neural networks operating at the quantum limit》中提到,DOPO的阈值决定了CIM工作的三个阶段,当位于阈值之下,实现了量子并行搜索;当位于阈值时,发生了集体对称性破缺;而在阈值以上时,系统不仅仅是量子态的叠加,而是表现出经典的振荡相位,成为量子-经典交叉。文中采用 PPLN光纤耦合波导作为 DOPO 的非线性晶体,用于实现参量放大与压缩过程。
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参考文献
1.Wan, Zhenju, et al. "Comparison of phase quadrature squeezed states generated from degenerate optical parametric amplifiers using PPKTP and PPLN." Optics express26.5 (2018): 5531-5540.
2.Jin, Jing-Yi-Ran, Shuang-Quan Ma, and Qing Ai. "Quantum Phasetransitions in Coherent Ising Machines: XY Model for Demonstration." arXiv preprint arXiv:2512.23248 (2025).
3.Yamamoto, Yoshihisa, et al. "Coherent Ising machines—optical neural networks operating at the quantum limit." npj Quantum Information3.1 (2017): 49.
审核编辑 黄宇
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