論文の概要: Noise thresholds for classical simulability of non-linear Boson sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12052v2
- Date: Tue, 11 Oct 2022 14:20:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 01:43:57.798799
- Title: Noise thresholds for classical simulability of non-linear Boson sampling
- Title（参考訳）: 非線形ボソンサンプリングの古典的シミュラビリティのための雑音閾値
- Authors: Gabriele Bressanini, Hyukjoon Kwon and M.S. Kim
- Abstract要約: 我々は,高次非線形性を導入し,問題の計算複雑性とプロトコルの雑音に対する堅牢性を高める。
以上の結果から,入出力状態におけるシングルモードKerrの非線形性の追加は,線形光学的進化を維持しつつも,Bosonサンプリングプロトコルがノイズに対してより堅牢であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.812718493682455
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Boson sampling, a computational problem conjectured to be hard to simulate on
a classical machine, is a promising candidate for an experimental demonstration
of quantum advantage using bosons. However, inevitable experimental noise and
imperfections, such as loss in the interferometer and random counts at the
detectors, could challenge the sampling task from entering the regime where
quantum advantage is achievable. In this work we introduce higher order
non-linearities as a mean to enhance the computational complexity of the
problem and the protocol's robustness against noise, i.e. increase the noise
threshold that allows to perform an efficient classical simulation of the
problem. Using a phase-space method based on the negativity volume of the
relevant quasi-probability distributions, we establish a necessary
non-classicality condition that any experimental proof of quantum advantage
must satisfy. Our results indicate that the addition of single-mode Kerr
non-linearity at the input state preparation level, while retaining a
linear-optical evolution, makes the Boson sampling protocol more robust against
noise and consequently relaxes the constraints on noise parameters required to
show quantum advantage.
- Abstract（参考訳）: ボソンサンプリング(英: Boson sample)は、古典機械上でのシミュレーションが難しいと推測される計算問題であり、ボソンを用いた量子優位性の実験的な実証の候補である。
しかし、干渉計の損失や検出器の無作為数といった不可避な実験ノイズや不完全さは、量子優位が達成可能な領域に入ることでサンプリング作業に挑戦する可能性がある。
本研究は,高次非線形性を導入し,問題の計算複雑性とプロトコルの雑音に対する堅牢性を高めることを目的とした。
関連する準確率分布のネガティビティ体積に基づく位相空間法を用いて、量子優位の実験的証明が満たさなければならない必要のない非古典性条件を定式化する。
その結果,線形光学進化を維持しつつ入力状態準備レベルでの単一モードkerr非線形性の追加により,ボソンサンプリングプロトコルは雑音に対してより頑健になり,量子優位を示すために必要な雑音パラメータの制約を緩和できることがわかった。
関連論文リスト
- Quantum computational advantage of noisy boson sampling with partially distinguishable photons [0.0]
ボソンサンプリングの古典的難聴を抑える部分的識別性雑音のレベルを同定する。
平均$O(log N)$のボソンサンプリングは、$N$の入力光子のうち、識別可能な光子の個数であり、理想的なボソンサンプリングケースと同等の複雑さを保っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-23T07:37:29Z) - Bayesian Quantum Amplitude Estimation [49.1574468325115]
本稿では,量子振幅推定のための雑音対応ベイズアルゴリズムであるBAEを紹介する。
我々は,BAEがハイゼンベルク限界推定を達成し,他の手法と比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:09:41Z) - Variational Tensor Network Simulation of Gaussian Boson Sampling and Beyond [0.0]
一般連続変数サンプリング問題に対する古典的シミュレーションツールを提案する。
我々はサンプリング問題を、単純な少数体ハミルトンの基底状態を見つけるための問題として再定式化する。
我々はガウスボソンサンプリングをシミュレートして手法を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T13:43:06Z) - Quantum noise modeling through Reinforcement Learning [38.47830254923108]
本稿では,量子チップに影響を及ぼすノイズを特徴付ける機械学習手法を導入し,シミュレーション中にエミュレートする。
我々のアルゴリズムは強化学習を活用し、様々なノイズモデルを再現する際の柔軟性を向上させる。
実超伝導量子ビット上でのシミュレーションおよび試験によりRLエージェントの有効性が検証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T18:05:21Z) - On computational complexity and average-case hardness of shallow-depth boson sampling [0.0]
古典的にシミュレートが難しいと考えられる計算タスクであるボソンサンプリングは、量子計算の優位性を示すことを約束する。
実験的な実装におけるノイズは、古典的にシミュレート可能で、古典的なイントラクタビリティを妥協するボソンサンプリングをレンダリングする可能性があり、大きな課題となる。
浅深さ線形光回路を用いたボソンサンプリングによる量子計算の優位性の実現可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T00:12:48Z) - Lindblad-like quantum tomography for non-Markovian quantum dynamical maps [46.350147604946095]
本稿では,Lindblad-like quantum tomography (L$ell$QT) を量子情報プロセッサにおける時間相関ノイズの量子的特徴付け手法として紹介する。
単一量子ビットの強調力学について、L$ell$QT を詳細に論じ、量子進化の複数のスナップショットを可能性関数に含めることの重要性を正確に理解することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T19:29:12Z) - Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with Shallow Shadows [1.366942647553326]
本稿では,現在の量子コンピューティングプラットフォーム上での量子状態の特徴付けのためのロバストプロトコルを提案する。
提案プロトコルは, 期待値, 忠実度, 絡み合いエントロピーなどの状態特性を, サンプルの複雑さを低く保ちながら正確に復元する。
この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影プロトコルは、スケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T21:53:32Z) - Quantum Conformal Prediction for Reliable Uncertainty Quantification in
Quantum Machine Learning [47.991114317813555]
量子モデルは暗黙の確率予測器を実装し、測定ショットを通じて各入力に対して複数のランダムな決定を生成する。
本稿では、そのようなランダム性を利用して、モデルの不確実性を確実に捉えることができる分類と回帰の両方の予測セットを定義することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T22:05:21Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z) - Non-linear Boson Sampling [0.0]
ボソンサンプリングフレームワークにおける非線形光子-光子相互作用の導入について紹介する。
ボソンサンプリングの計算表現性を拡張することで、非線形性の導入は、新しい機能を公開することを約束する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-26T15:41:51Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
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。