論文の概要: Efficient sampling from shallow Gaussian quantum-optical circuits with local interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11824v1
• Date: Thu, 24 Sep 2020 17:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 02:37:01.171051
• Title: Efficient sampling from shallow Gaussian quantum-optical circuits with local interactions
• Title（参考訳）: 局所相互作用を持つ浅いガウス量子光学回路からの効率的なサンプリング
• Authors: Haoyu Qi, Diego Cifuentes, Kamil Br\'adler, Robert Israel, Timjan Kalajdzievski, Nicol\'as Quesada
• Abstract要約: 本研究では,ガウス状態の光子数確率分布から,浅く局所的な光回路を用いて効率よくサンプリングできることを実証する。 指数スケーリング光子損失を伴うディープ光回路からのサンプリングは古典的にシミュレート可能であるため,我々は局所的な相互作用を持つフォトニックプラットフォーム上で量子超越性を示すことが可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We prove that a classical computer can efficiently sample from the photon-number probability distribution of a Gaussian state prepared by using an optical circuit that is shallow and local. Our work generalizes previous known results for qubits to the continuous-variable domain. The key to our proof is the observation that the adjacency matrices characterizing the Gaussian states generated by shallow and local circuits have small bandwidth. To exploit this structure, we devise fast algorithms to calculate loop hafnians of banded matrices. Since sampling from deep optical circuits with exponential-scaling photon loss is classically simulable, our results pose a challenge to the feasibility of demonstrating quantum supremacy on photonic platforms with local interactions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ガウス状態の光子数確率分布から,浅く局所的な光回路を用いて効率的にサンプリングできることを証明する。 我々の研究は、キュービットの既知結果を連続変数領域に一般化する。 この証明の鍵は、浅く局所的な回路によって生成されるガウス状態の特徴となる隣接行列は帯域幅が小さいという観測である。 この構造を利用するために,バンド行列のループハフニアンを計算する高速アルゴリズムを考案する。 指数関数的光子損失を伴う深い光回路からのサンプリングは古典的にシミュレート可能であるため、局所的な相互作用を持つフォトニックプラットフォーム上で量子超越性を示すことが困難となる。

関連論文リスト

• Emulating quantum computing with optical matrix multiplication [0.0]
  光コンピューティングは光の速度を利用してベクトル行列演算を効率的に行う。 量子力学原理を用いてフォトニック行列乗法を定式化する。 我々はよく知られたアルゴリズム、すなわちDeutsch-Jozsaのアルゴリズムを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T10:11:06Z)
• Classical simulability of constant-depth linear-optical circuits with noise [0.0]
  ノイズは、量子計算の優位性を達成する量子デバイスを実現する上での大きな障害の1つである。 本研究では,光子損失と偏微分性の影響下での浅い深度線形光回路の複雑さについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T11:08:57Z)
• Approximating outcome probabilities of linear optical circuits [0.0]
  線形光回路の出力確率を近似する古典的アルゴリズムを提案する。 提案手法は,回路の古典性に応じて精度の高い結果確率を効率的に推定する。 我々の研究は線形光学のパワーに光を当て、計算複雑性の問題に多くの量子インスパイアされたアルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T08:21:51Z)
• A single $T$-gate makes distribution learning hard [56.045224655472865]
  この研究は、局所量子回路の出力分布の学習可能性に関する広範な評価を提供する。 ハイブリッド量子古典アルゴリズムを含む多種多様な学習アルゴリズムにおいて、深度$d=omega(log(n))$ Clifford回路に関連する生成的モデリング問題さえも困難であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T08:04:15Z)
• Numerical Simulations of Noisy Quantum Circuits for Computational Chemistry [51.827942608832025]
  短期量子コンピュータは、小さな分子の基底状態特性を計算することができる。 計算アンサッツの構造と装置ノイズによる誤差が計算にどのように影響するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T16:33:10Z)
• Learnability of the output distributions of local quantum circuits [53.17490581210575]
  2つの異なるオラクルモデルにおいて、量子回路Bornマシンの学習可能性について検討する。 我々はまず,超対数深度クリフォード回路の出力分布がサンプル効率良く学習できないという負の結果を示した。 より強力なオラクルモデル、すなわちサンプルに直接アクセスすると、局所的なクリフォード回路の出力分布は計算効率よくPACを学習可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T18:00:20Z)
• Classical simulation of boson sampling based on graph structure [2.5496329090462626]
  線形光回路のグラフ構造を利用する単一光子およびガウス入力状態に対する古典的なサンプリングアルゴリズムを提案する。 回路深さが格子間隔の二次よりも小さい場合、指数的に小さな誤差で効率的なシミュレーションが可能であることを示す。 近年の数値的なガウスボソンサンプリング実験により,木幅に制限のある木幅アルゴリズムが実験データよりも大きな可能性を示す可能性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T17:02:35Z)
• Classical simulation of bosonic linear-optical random circuits beyond linear light cone [2.5496329090462626]
  線形光回路の出力光子数分布からのサンプリングの古典的シミュラビリティについて検討する。 アルゴリズムの誤差は、ソース間の距離の2倍以下の深さまで指数関数的に小さいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T18:33:31Z)
• Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling quantum circuits [58.720142291102135]
  最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。 我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。 動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T14:55:44Z)
• Rapid characterisation of linear-optical networks via PhaseLift [51.03305009278831]
  集積フォトニクスは優れた位相安定性を提供し、半導体産業によって提供される大規模な製造性に依存することができる。 このような光回路に基づく新しいデバイスは、機械学習アプリケーションにおいて高速でエネルギー効率の高い計算を約束する。 線形光ネットワークの転送行列を再構成する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T16:04:22Z)
• Efficient classical simulation of random shallow 2D quantum circuits [104.50546079040298]
  ランダム量子回路は古典的にシミュレートするのは難しいと見なされる。 典型例の近似シミュレーションは, 正確なシミュレーションとほぼ同程度に困難であることを示す。 また、十分に浅いランダム回路はより一般的に効率的にシミュレーション可能であると推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T19:00:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。