論文の概要: Tensor network algorithm for simulating experimental Gaussian boson
sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03709v1
- Date: Tue, 6 Jun 2023 14:19:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 15:17:42.460829
- Title: Tensor network algorithm for simulating experimental Gaussian boson
sampling
- Title（参考訳）: 実験ガウス粒子サンプリングシミュレーションのためのテンソルネットワークアルゴリズム
- Authors: Changhun Oh, Minzhao Liu, Yuri Alexeev, Bill Fefferman, Liang Jiang
- Abstract要約: ガウスボソンサンプリングをシミュレートする古典的テンソルネットワークアルゴリズムを提案する。
実験で実施した最大ガウスボソンサンプリングをシミュレートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.089885575925628
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gaussian boson sampling is a promising candidate for showing experimental
quantum advantage. While there is evidence that noiseless Gaussian boson
sampling is hard to efficiently simulate using a classical computer, the
current Gaussian boson sampling experiments inevitably suffer from loss and
other noise models. Despite a high photon loss rate and the presence of noise,
they are currently claimed to be hard to classically simulate with the
best-known classical algorithm. In this work, we present a classical
tensor-network algorithm that simulates Gaussian boson sampling and whose
complexity can be significantly reduced when the photon loss rate is high. By
generalizing the existing thermal-state approximation algorithm of lossy
Gaussian boson sampling, the proposed algorithm enables us to achieve increased
accuracy as the running time of the algorithm scales, as opposed to the
algorithm that samples from the thermal state, which can give only a fixed
accuracy. The generalization allows us to assess the computational power of
current lossy experiments even though their output state is not believed to be
close to a thermal state. We then simulate the largest Gaussian boson sampling
implemented in experiments so far. Much like the actual experiments,
classically verifying this large-scale simulation is challenging. To do this,
we first observe that in our smaller-scale simulations the total variation
distance, cross-entropy, and two-point correlation benchmarks all coincide.
Based on this observation, we demonstrate for large-scale experiments that our
sampler matches the ground-truth two-point and higher-order correlation
functions better than the experiment does, exhibiting evidence that our sampler
can simulate the ground-truth distribution better than the experiment can.
- Abstract（参考訳）: ガウスボソンサンプリングは実験的量子優位性を示す有望な候補である。
無ノイズガウスボソンサンプリングは古典的コンピュータで効率的にシミュレーションすることは困難であるが、現在のガウスボソンサンプリング実験は必然的に損失やその他のノイズモデルに苦しんでいる。
高い光子損失率とノイズの存在にもかかわらず、現在では最もよく知られた古典的アルゴリズムで古典的にシミュレートするのが難しいとされている。
本研究では,ガウスボソンサンプリングをシミュレートする古典的なテンソルネットワークアルゴリズムを提案する。
既存の熱状態近似アルゴリズムである損失ガウスボソンサンプリングを一般化することにより,提案アルゴリズムは,熱状態からサンプルを採取するアルゴリズムとは対照的に,アルゴリズムの実行時間が大きくなるにつれて精度が向上する。
この一般化により、出力状態が熱状態に近いとは考えられなくても、現在の損失実験の計算能力を評価することができる。
これまでに実施した最大のガウスボソンサンプリングをシミュレートした。
実際の実験と同様に、この大規模なシミュレーションを古典的に検証することは難しい。
これを実現するために、我々はまず小さなシミュレーションで、全変動距離、クロスエントロピー、および2点相関ベンチマークが全て一致することを観察した。
本研究は, 大規模実験において, 試料が地上の2点, 高階の相関関数と実験よりもよく一致し, 試料が地上の2点の分布をシミュレーションできることを示すものである。
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