論文の概要: Benchmarking a boson sampler with Hamming nets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10946v1
- Date: Thu, 18 May 2023 13:07:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 15:18:14.772051
- Title: Benchmarking a boson sampler with Hamming nets
- Title（参考訳）: ハミングネットを用いたボーソンサンプラーのベンチマーク
- Authors: Ilia A. Iakovlev, Oleg M. Sotnikov, Ivan V. Dyakonov, Evgeniy O.
Kiktenko, Aleksey K. Fedorov, Stanislav S. Straupe and Vladimir V. Mazurenko
- Abstract要約: 本稿では,未知の散乱行列を持つボソンサンプリング器をベンチマークする機械学習ベースのプロトコルを提案する。
現在実験で利用可能なボソンサンプリング装置のキャラクタリゼーションに,本フレームワークを直接適用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0555513406636092
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analyzing the properties of complex quantum systems is crucial for further
development of quantum devices, yet this task is typically challenging and
demanding with respect to required amount of measurements. A special attention
to this problem appears within the context of characterizing outcomes of noisy
intermediate-scale quantum devices, which produce quantum states with specific
properties so that it is expected to be hard to simulate such states using
classical resources. In this work, we address the problem of characterization
of a boson sampling device, which uses interference of input photons to produce
samples of non-trivial probability distributions that at certain condition are
hard to obtain classically. For realistic experimental conditions the problem
is to probe multi-photon interference with a limited number of the measurement
outcomes without collisions and repetitions. By constructing networks on the
measurements outcomes, we demonstrate a possibility to discriminate between
regimes of indistinguishable and distinguishable bosons by quantifying the
structures of the corresponding networks. Based on this we propose a
machine-learning-based protocol to benchmark a boson sampler with unknown
scattering matrix. Notably, the protocol works in the most challenging regimes
of having a very limited number of bitstrings without collisions and
repetitions. As we expect, our framework can be directly applied for
characterizing boson sampling devices that are currently available in
experiments.
- Abstract（参考訳）: 複雑な量子システムの特性を分析することは、量子装置のさらなる開発に不可欠であるが、この課題は通常、必要な測定量に関して困難で要求される。
この問題に対する特別な注意は、古典的な資源を用いてそのような状態をシミュレートすることが困難であるように、特定の特性を持つ量子状態を生成するノイズのある中間スケール量子デバイスの結果を特徴づける文脈に現れる。
本研究では,入力光子の干渉を利用して,一定の条件下では古典的に得ることが困難である非自明な確率分布のサンプルを生成するボソンサンプリング装置の特性化の問題に対処する。
現実的な実験条件では、問題は衝突や繰り返しなしに少数の測定結果で多重光子干渉を調べることである。
測定結果に基づいてネットワークを構築することにより、対応するネットワークの構造を定量化することにより、区別不能なボソンと区別不能なボソンを区別できる可能性を示す。
そこで本研究では,未知の散乱行列を持つボソンサンプリング器をベンチマークする機械学習ベースのプロトコルを提案する。
特にこのプロトコルは、衝突や繰り返しを伴わない非常に限られたビットストリングを持つという最も困難な状況で機能する。
期待通り、このフレームワークは、現在実験で利用可能であるボゾンサンプリングデバイスの特徴付けに、直接適用することができます。
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