論文の概要: Validation tests of GBS quantum computers give evidence for quantum advantage with a decoherent target

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03480v5
• Date: Tue, 1 Aug 2023 11:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 22:30:12.126869
• Title: Validation tests of GBS quantum computers give evidence for quantum advantage with a decoherent target
• Title（参考訳）: デコヒーレントターゲットを用いたgbs量子コンピュータの検証試験による量子優位性の証明
• Authors: Alexander S. Dellios, Bogdan Opanchuk, Margaret D. Reid and Peter D. Drummond
• Abstract要約: 複数モードデータの検証に指紋としてグループカウント確率の正P位相空間シミュレーションを用いる。 偽データを解き放つ方法を示し、これを古典的なカウントアルゴリズムに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational validation is vital for all large-scale quantum computers. One needs computers that are both fast and accurate. Here we apply precise, scalable, high order statistical tests to data from large Gaussian boson sampling (GBS) quantum computers that claim quantum computational advantage. These tests can be used to validate the output results for such technologies. Our method allows investigation of accuracy as well as quantum advantage. Such issues have not been investigated in detail before. Our highly scalable technique is also applicable to other applications of linear bosonic networks. We utilize positive-P phase-space simulations of grouped count probabilities (GCP) as a fingerprint for verifying multi-mode data. This is exponentially more efficient than other phase-space methods, due to much lower sampling errors. We randomly generate tests from exponentially many high-order, grouped count tests. Each of these can be efficiently measured and simulated, providing a quantum verification method that is hard to replicate classically. We give a detailed comparison of theory with a 144-channel GBS experiment, including grouped correlations up to the largest order measured. We show how one can disprove faked data, and apply this to a classical count algorithm. There are multiple distance measures for evaluating the fidelity and computational complexity of a distribution. We compute these and explain them. The best fit to the data is a partly thermalized Gaussian model, which is neither the ideal case, nor the model that gives classically computable counts. Even with this model, discrepancies of $Z>100$ were observed from some $\chi^2$ tests, indicating likely parameter estimation errors. Total count distributions were much closer to a thermalized quantum model than the classical model, giving evidence consistent with quantum computational advantage for a modified target problem.
• Abstract（参考訳）: 計算の検証は全ての大規模量子コンピュータにとって不可欠である。 高速で正確なコンピュータが必要だ。 ここでは,大規模ガウスボソンサンプリング(GBS)量子コンピュータのデータに対して,高精度でスケーラブルで高次な統計的テストを適用する。 これらのテストは、そのような技術の出力結果を検証するために使用することができる。 本手法は、精度と量子アドバンテージの検証を可能にする。 このような問題は、これまで詳しくは調査されていない。 高度にスケーラブルな手法は線形ボソニックネットワークの他の応用にも応用できる。 我々は、多モードデータ検証のための指紋として、グループカウント確率(GCP)の正P位相空間シミュレーションを利用する。 これはサンプリングエラーがはるかに少ないため、他の位相空間法よりも指数関数的に効率的である。 指数関数的に多くの高次グループカウントテストからランダムにテストを生成する。 これらのそれぞれを効率的に測定し、シミュレートすることができ、古典的に複製することが難しい量子検証方法を提供する。 理論を144チャンネルのgbs実験と詳細に比較し,最大値までの相関を分類した。 偽データを無効にする方法を示し、これを古典的なカウントアルゴリズムに適用する。 分布の忠実度と計算複雑性を評価するための複数の距離測度がある。 これらを計算して説明する。 データに最も適しているのは部分的に熱化されたガウスモデルであり、これは理想的なケースでも古典的に計算可能な数を与えるモデルでもない。 このモデルでも、$z>100$の差が$\chi^2$テストから観測され、パラメータ推定誤差が示唆された。 総数分布は古典モデルよりも熱化された量子モデルにかなり近いため、修正対象問題に対する量子計算の利点と一致する証拠が得られた。

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