論文の概要: Quantum Computational Advantage via High-Dimensional Gaussian Boson Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12474v3
• Date: Fri, 28 Jan 2022 19:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 00:57:51.050795
• Title: Quantum Computational Advantage via High-Dimensional Gaussian Boson Sampling
• Title（参考訳）: 高次元ガウスボゾンサンプリングによる量子計算の優位性
• Authors: Abhinav Deshpande, Arthur Mehta, Trevor Vincent, Nicolas Quesada, Marcel Hinsche, Marios Ioannou, Lars Madsen, Jonathan Lavoie, Haoyu Qi, Jens Eisert, Dominik Hangleiter, Bill Fefferman, Ish Dhand
• Abstract要約: ガウスボソンサンプリング(GBS)の現在の実装は、プログラム性に欠けるか、または禁止的な損失率を持っている。 本稿では,高次元GBSと呼ぶ新しいQCAアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.325520883235919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photonics is a promising platform for demonstrating a quantum computational advantage (QCA) by outperforming the most powerful classical supercomputers on a well-defined computational task. Despite this promise, existing proposals and demonstrations face challenges. Experimentally, current implementations of Gaussian boson sampling (GBS) lack programmability or have prohibitive loss rates. Theoretically, there is a comparative lack of rigorous evidence for the classical hardness of GBS. In this work, we make progress in improving both the theoretical evidence and experimental prospects. We provide evidence for the hardness of GBS, comparable to the strongest theoretical proposals for QCA. We also propose a new QCA architecture we call high-dimensional GBS, which is programmable and can be implemented with low loss using few optical components. We show that particular algorithms for simulating GBS are outperformed by high-dimensional GBS experiments at modest system sizes. This work thus opens the path to demonstrating QCA with programmable photonic processors.
• Abstract（参考訳）: フォトニクス(英: Photonics)は、量子計算上の優位性(QCA)を示すための有望なプラットフォームである。 この約束にもかかわらず、既存の提案とデモは課題に直面している。 実験的に、ガウスボソンサンプリング(GBS)の現在の実装はプログラマビリティを欠いているか、あるいは不正な損失率を持っている。 理論的には、gbsの古典的硬さに対する厳密な証拠が比較的欠如している。 本研究は,理論的な証拠と実験的な展望の両方を改善するための進歩である。 GBS の硬さの証拠は,QCA の最も強い理論的提案に匹敵するものである。 また,高次元GBSと呼ぶ新しいQCAアーキテクチャを提案する。 GBSをシミュレーションする特定のアルゴリズムは、モデストシステムサイズでの高次元GBS実験により性能が向上していることを示す。 この研究は、プログラマブルフォトニックプロセッサによるQCAの実証への道を開く。

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