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（2ω 775nm）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-wave Brillouin 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。

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 express 26.5 (2018): 5531-5540.

2. Jin, Jing-Yi-Ran, Shuang-Quan Ma, and Qing Ai. "Quantum Phase transitions 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 Information 3.1 (2017): 49.

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