論文の概要: Post-selection in noisy Gaussian boson sampling: part is better than whole

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02586v3
• Date: Thu, 29 Dec 2022 09:15:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 06:19:05.182300
• Title: Post-selection in noisy Gaussian boson sampling: part is better than whole
• Title（参考訳）: うるさいガウスボソンサンプリングの術後選択:一部は全体より優れている
• Authors: Tian-Yu Yang, Yi-Xin Shen, Zhou-Kai Cao, Xiang-Bin Wang
• Abstract要約: 本稿では,光子損失による負の効果を低減するための効率的かつ実用的な方法を提案する。 提案手法は, 最終計算結果の性能向上のために, 低品質データを基準に捨てるデータ選択後処理を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.715150075665354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian boson sampling is originally proposed to show quantum advantage with quantum linear optical elements. Recently, several experimental breakthroughs based on Gaussian boson sampling pointing to quantum computing supremacy have been presented. However, due to technical limitations, the outcomes of Gaussian boson sampling devices are influenced severely by photon loss. Here, we present an efficient and practical method to reduce the negative effect caused by photon loss. With no hardware modifications, our method takes the data post-selection process that discards low-quality data according to our criterion to improve the performance of the final computational results, say part is better than whole. As an example, we show that the post-selection method can turn a GBS experiment that would otherwise fail in a ``non-classical test" into one that can pass that test. Besides improving the robustness of computation results of current GBS devices, this photon loss mitigation method may also benefit the further development of GBS-based quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: ガウス・ボーソンサンプリングはもともと量子線形光学素子の量子優位を示すために提案された。 近年,量子コンピューティングの優位性を示すガウスボソンサンプリングに基づくいくつかの実験的ブレークスルーが提示されている。 しかし, 技術的限界により, ガウス粒子サンプリング装置の結果は光子損失の影響を強く受けている。 本稿では,光子損失による悪影響を低減するための効率的かつ実用的な手法を提案する。 ハードウェアの変更を伴わずに、我々の基準に従って低品質データを破棄するデータ選択プロセスを採用し、最終的な計算結果の性能を改善する。 例えば、ポストセレクション法は、" ``非古典的テスト'で失敗するGBS実験を、そのテストに合格できる実験に変換することができることを示す。 現在のGBSデバイスの計算結果の堅牢性の向上に加えて、この光子損失軽減手法は、GBSベースの量子アルゴリズムのさらなる発展にも有効である。

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