論文の概要: Resources for bosonic quantum computational advantage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11781v2
• Date: Tue, 2 Aug 2022 21:45:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 22:06:00.514346
• Title: Resources for bosonic quantum computational advantage
• Title（参考訳）: ボソニック量子計算のアドバンテージのための資源
• Authors: Ulysse Chabaud and Mattia Walschaers
• Abstract要約: 各ボソニック量子計算は連続可変サンプリング計算に再キャスト可能であることを示す。 ボソニック計算の強いシミュレーションのための一般的な古典的アルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers promise to dramatically outperform their classical counterparts. However, the non-classical resources enabling such computational advantages are challenging to pinpoint, as it is not a single resource but the subtle interplay of many that can be held responsible for these potential advantages. In this work, we show that every bosonic quantum computation can be recast into a continuous-variable sampling computation where all computational resources are contained in the input state. Using this reduction, we derive a general classical algorithm for the strong simulation of bosonic computations, whose complexity scales with the non-Gaussian stellar rank of both the input state and the measurement setup. We further study the conditions for an efficient classical simulation of the associated continuous-variable sampling computations and identify an operational notion of non-Gaussian entanglement based on the lack of passive separability, thus clarifying the interplay of bosonic quantum computational resources such as squeezing, non-Gaussianity and entanglement.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、古典的コンピュータを劇的に上回ることを約束している。 しかし、そのような計算上の利点を可能にする非古典的資源は、単一の資源ではなく、これらの潜在的な利点に責任を負うことができる多くの微妙な相互作用であるため、特定することが困難である。 本研究では,すべての計算資源が入力状態に含まれる連続変数サンプリング計算にボソニック量子計算が再キャスト可能であることを示す。 この還元を用いて,入力状態と測定設定の両方の非ガウシアン星ランクに複雑性がスケールするボソニック計算の強シミュレーションのための一般的な古典的アルゴリズムを導出する。 さらに,関連する連続変数サンプリング計算の効率的な古典シミュレーションの条件について検討し,パッシブ分離性の欠如に基づく非ガウシアン絡みの操作概念を特定し,スクイージング,非ガウシアン性,絡み合いといったボソニック量子計算資源の相互作用を明らかにする。

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