論文の概要: Certification of Gaussian Boson Sampling via graph theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07711v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 20:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-25 18:28:09.928082
• Title: Certification of Gaussian Boson Sampling via graph theory
• Title（参考訳）: グラフ理論によるガウスボソンサンプリングの証明
• Authors: Taira Giordani, Valerio Mannucci, Nicol\`o Spagnolo, Marco Fumero, Arianna Rampini, Emanuele Rodol\`a and Fabio Sciarrino
• Abstract要約: 実ガウスボソンサンプリング装置の光子計数とグラフ中の完全マッチング数との接続を利用する。 本フレームワークでは,グラフ特徴ベクトルとグラフカーネルの分布を利用した2つのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.063872661554895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian Boson Sampling is a non-universal model for quantum computing inspired by the original formulation of the Boson Sampling problem. Nowadays, it represents a paradigmatic quantum platform to reach the quantum advantage regime in a specific computational model. Indeed, thanks to the implementation in photonics-based processors, the latest Gaussian Boson Sampling experiments have reached a level of complexity where the quantum apparatus has solved the task faster than currently up-to-date classical strategies. In addition, recent studies have identified possible applications beyond the inherent sampling task. In particular, a direct connection between photon counting of a genuine Gaussian Boson Sampling device and the number of perfect matchings in a graph has been established. In this work, we propose to exploit such a connection to benchmark Gaussian Boson Sampling experiments. We interpret the properties of the feature vectors of the graph encoded in the device as a signature of correct sampling from the true input state. Within this framework, two approaches that exploit the distributions of graph feature vectors and graph kernels are presented. Our results provide a novel approach to the actual need for tailored algorithms to benchmark large-scale Gaussian Boson Samplers.
• Abstract（参考訳）: ガウス・ボーソンサンプリング(gaussian boson sampling)は、ボーソンサンプリング問題のオリジナルの定式化に触発された量子コンピューティングの非普遍モデルである。 今日では、特定の計算モデルで量子優位状態に達するためのパラダイム的な量子プラットフォームを表している。 実際、フォトニクスベースのプロセッサの実装のおかげで、最新のガウスボソンサンプリング実験は、量子装置が現在の古典的戦略よりも高速にタスクを解くという、複雑さのレベルに達した。 さらに、最近の研究では、本質的なサンプリングタスクを超える応用が特定されている。 特に、真のガウスボソンサンプリング装置の光子計数とグラフにおける完全マッチングの数との直接接続が確立されている。 本研究では,ガウス的ボソンサンプリング実験に対するそのような関係を生かすことを提案する。 我々は、デバイスに符号化されたグラフの特徴ベクトルの特性を、真の入力状態からの正しいサンプリングのシグネチャとして解釈する。 このフレームワークでは、グラフ特徴ベクトルとグラフカーネルの分布を利用する2つのアプローチが提示される。 この結果から,大規模ガウスボソンサンプリングをベンチマークするアルゴリズムを実際に必要とする新たなアプローチが得られた。

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