論文の概要: Simulating Gaussian Boson Sampling with Tensor Networks in the
Heisenberg picture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11215v2
- Date: Tue, 13 Jun 2023 13:15:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 17:07:24.833581
- Title: Simulating Gaussian Boson Sampling with Tensor Networks in the
Heisenberg picture
- Title（参考訳）: ハイゼンベルク画像におけるテンソルネットワークによるガウスボソンサンプリングのシミュレーション
- Authors: Dario Cilluffo, Nicola Lorenzoni, Martin B. Plenio
- Abstract要約: 本論文では,ハイゼンベルク図におけるテンソルネットワークの時間発展に基づくボソンサンプリングの確率分布の計算法を提案する。
本研究は,本手法の有効性と量子コンピューティング研究を進展させる可能性を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although the Schr\"odinger and Heisenberg pictures are two equivalent
formulations of quantum mechanics, simulations performed choosing one over the
other can greatly impact the computational resources required to solve a
problem. Here we demonstrate that in Gaussian boson sampling, a central problem
in quantum computing, a good choice of representation can shift the boundary
between feasible and infeasible numerical simulability. To achieve this, we
introduce a novel method for computing the probability distribution of boson
sampling based on the time evolution of tensor networks in the Heisenberg
picture. This approach overcomes limitations of existing methods and enables,
for example, simulations of realistic setups affected by non-uniform photon
losses. Our results demonstrate the effectiveness of the method and its
potential to advance quantum computing research.
- Abstract（参考訳）: Schr\\odinger と Heisenberg の画像は量子力学の2つの等価な定式化であるが、一方を選択したシミュレーションは問題を解くのに必要な計算資源に大きな影響を与える。
ここでは,量子コンピューティングにおける中心的な問題であるガウス・ボーソンサンプリングにおいて,表現のよい選択が,実現可能かつ実現不可能な数値シミュレーション可能性の境界をシフトできることを実証する。
そこで本研究では,ハイゼンベルク画像におけるテンソルネットワークの時間発展に基づくボゾンサンプリングの確率分布を計算する新しい手法を提案する。
このアプローチは既存の方法の限界を克服し、例えば不均一光子損失の影響を受ける現実的なセットアップのシミュレーションを可能にする。
本研究では,本手法の有効性と量子コンピューティング研究の進展の可能性を示す。
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