論文の概要: Spoofing cross entropy measure in boson sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15021v3
• Date: Mon, 10 Jul 2023 09:15:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 20:15:00.154221
• Title: Spoofing cross entropy measure in boson sampling
• Title（参考訳）: ボーソンサンプリングにおけるスプーフィングクロスエントロピー測度
• Authors: Changhun Oh, Liang Jiang, Bill Fefferman
• Abstract要約: クロスエントロピー(英: Cross Entropy、XE)は、サンプリング問題から量子計算の利点を示すために広く用いられるベンチマークである。 検証可能な状態における現在のBS実験よりも優れたXEが得られる古典的アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8655318786364408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross entropy (XE) measure is a widely used benchmarking to demonstrate quantum computational advantage from sampling problems, such as random circuit sampling using superconducting qubits and boson sampling (BS). We present a heuristic classical algorithm that attains a better XE than the current BS experiments in a verifiable regime and is likely to attain a better XE score than the near-future BS experiments in a reasonable running time. The key idea behind the algorithm is that there exist distributions that correlate with the ideal BS probability distribution and that can be efficiently computed. The correlation and the computability of the distribution enable us to post-select heavy outcomes of the ideal probability distribution without computing the ideal probability, which essentially leads to a large XE. Our method scores a better XE than the recent Gaussian BS experiments when implemented at intermediate, verifiable system sizes. Much like current state-of-the-art experiments, we cannot verify that our spoofer works for quantum advantage size systems. However, we demonstrate that our approach works for much larger system sizes in fermion sampling, where we can efficiently compute output probabilities. Finally, we provide analytic evidence that the classical algorithm is likely to spoof noisy BS efficiently.
• Abstract（参考訳）: クロスエントロピー(xe)測度は、超伝導量子ビットを用いたランダム回路サンプリングやボーソンサンプリング(bs)のようなサンプリング問題から量子計算の利点を示すために広く使われているベンチマークである。 我々は、検証可能な状態における現在のBS実験よりも優れたXEを得ることができ、妥当な実行時間において、近未来のBS実験よりも優れたXEスコアを得ることのできるヒューリスティックな古典的アルゴリズムを提案する。 アルゴリズムの背後にある重要な考え方は、理想的な bs 確率分布と相関し、効率的に計算できる分布が存在することである。 分布の相関と計算可能性により、理想確率を計算せずに理想確率分布の重い結果がポストセレクトされ、これは本質的に大きなXEをもたらす。 本手法は,中間検証システムサイズで実装した場合のガウス的BS実験よりも優れたXE値を示す。 現在の最先端の実験と同様に、我々のスプーファーが量子アドバンテージサイズシステムで動作していることを検証することはできない。 しかし,本手法はフェミオンサンプリングにおいてより大規模なシステムサイズに対して有効であり,効率よく出力確率を計算できることを示す。 最後に,従来のアルゴリズムがノイズbsを効率的に拡散する可能性が示唆された。

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