論文の概要: Gaussian Boson Sampling with Pseudo-Photon-Number Resolving Detectors
and Quantum Computational Advantage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12240v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 16:29:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 14:06:15.546859
- Title: Gaussian Boson Sampling with Pseudo-Photon-Number Resolving Detectors
and Quantum Computational Advantage
- Title（参考訳）: Pseudo-Photon-Number Resolving DetectorとQuantum Computational Advantageを用いたガウスボソンサンプリング
- Authors: Yu-Hao Deng, Yi-Chao Gu, Hua-Liang Liu, Si-Qiu Gong, Hao Su, Zhi-Jiong
Zhang, Hao-Yang Tang, Meng-Hao Jia, Jia-Min Xu, Ming-Cheng Chen, Han-Sen
Zhong, Jian Qin, Hui Wang, Li-Chao Peng, Jiarong Yan, Yi Hu, Jia Huang, Hao
Li, Yuxuan Li, Yaojian Chen, Xiao Jiang, Lin Gan, Guangwen Yang, Lixing You,
Li Li, Nai-Le Liu, Jelmer J. Renema, Chao-Yang Lu, Jian-Wei Pan
- Abstract要約: 擬似光子数分解検出を用いた新しいガウス粒子サンプリング実験を報告する。
ノイズの多いガウスボソンサンプリングのキャラクタリゼーションのための,より完全なモデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.619943701302528
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We report new Gaussian boson sampling experiments with
pseudo-photon-number-resolving detection, which register up to 255 photon-click
events. We consider partial photon distinguishability and develop a more
complete model for characterization of the noisy Gaussian boson sampling. In
the quantum computational advantage regime, we use Bayesian tests and
correlation function analysis to validate the samples against all current
classical mockups. Estimating with the best classical algorithms to date,
generating a single ideal sample from the same distribution on the
supercomputer Frontier would take ~ 600 years using exact methods, whereas our
quantum computer, Jiuzhang 3.0, takes only 1.27 us to produce a sample.
Generating the hardest sample from the experiment using an exact algorithm
would take Frontier ~ 3.1*10^10 years.
- Abstract（参考訳）: 擬似光子数分解検出を用いた新しいガウス粒子サンプリング実験を行い,最大255個の光子クリックイベントを登録した。
部分光子識別性について考察し,ノイズの多いガウス粒子サンプリングのためのより完全なモデルを構築した。
量子計算優位系では、ベイズテストと相関関数解析を用いて、現在のすべての古典的モックアップに対するサンプルの検証を行う。
これまでで最高の古典的アルゴリズムで推定すると、スーパーコンピュータのフロンティア上の同じ分布から1つの理想的なサンプルを生成するのに600年程度かかるが、我々の量子コンピュータであるJijuhang 3.0はサンプルを作成するのに1.27時間しかかからない。
正確なアルゴリズムを用いて実験から最も厳しいサンプルを生成するにはフロンティアから3.1*10^10年かかる。
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