論文の概要: The Boundary for Quantum Advantage in Gaussian Boson Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01622v1
- Date: Tue, 3 Aug 2021 16:49:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-20 00:35:37.394885
- Title: The Boundary for Quantum Advantage in Gaussian Boson Sampling
- Title（参考訳）: ガウスボソンサンプリングにおける量子優位の境界
- Authors: Jacob F. F. Bulmer, Bryn A. Bell, Rachel S. Chadwick, Alex E. Jones,
Diana Moise, Alessandro Rigazzi, Jan Thorbecke, Utz-Uwe Haus, Thomas Van
Vaerenbergh, Raj B. Patel, Ian A. Walmsley, Anthony Laing
- Abstract要約: 最先端の量子フォトニクス実験では、既存の古典的アルゴリズムをシミュレートするのに6億年を要します。
本稿では,高速かつ高精度なGBSシミュレーション手法を提案する。
これにより、最先端のGBS実験をシミュレーションする実行時間を数ヶ月に短縮する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.62475518267084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying the boundary beyond which quantum machines provide a
computational advantage over their classical counterparts is a crucial step in
charting their usefulness. Gaussian Boson Sampling (GBS), in which photons are
measured from a highly entangled Gaussian state, is a leading approach in
pursuing quantum advantage. State-of-the-art quantum photonics experiments
that, once programmed, run in minutes, would require 600 million years to
simulate using the best pre-existing classical algorithms. Here, we present
substantially faster classical GBS simulation methods, including speed and
accuracy improvements to the calculation of loop hafnians, the matrix function
at the heart of GBS. We test these on a $\sim \! 100,000$ core supercomputer to
emulate a range of different GBS experiments with up to 100 modes and up to 92
photons. This reduces the run-time of classically simulating state-of-the-art
GBS experiments to several months -- a nine orders of magnitude improvement
over previous estimates. Finally, we introduce a distribution that is efficient
to sample from classically and that passes a variety of GBS validation methods,
providing an important adversary for future experiments to test against.
- Abstract（参考訳）: 量子マシンが古典的マシンよりも計算上の利点を提供する境界を特定することは、その有用性を示す上で重要なステップである。
ガウスボソンサンプリング(ガウスボソンサンプリング、英: Gaussian Boson Sampling、GBS)は、ガウス状態から光子を測定することで、量子的優位性を求める主要なアプローチである。
最先端の量子フォトニクスの実験は、かつてプログラムされ、数分で実行されるが、既存のアルゴリズムでシミュレーションするのには6億年かかる。
本稿では,GBS の中心となる行列関数であるループハフニアンの計算の高速化や精度向上など,従来の GBS シミュレーション手法を大幅に高速化する。
これらは$\sim \!
10万ドルのコアスーパーコンピュータは、最大100モード、最大92光子でさまざまなgbsの実験をエミュレートする。
これにより、古典的なシミュレーションによる最先端gbs実験の実行時間は数ヶ月に短縮される。
最後に,従来のサンプルより効率的で,様々なgbs検証手法をパスする分布を導入し,今後の実験において重要な敵となるものを提供する。
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