論文の概要: Robust quantum computational advantage with programmable 3050-photon Gaussian boson sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09092v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 17:17:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.520453
• Title: Robust quantum computational advantage with programmable 3050-photon Gaussian boson sampling
• Title（参考訳）: プログラム可能な3050光子ガウスボソンサンプリングによるロバスト量子計算の利点
• Abstract要約: この研究はQCAの新しいフロンティアを確立し、フォールトトレラントなフォトニック量子コンピューティングハードウェアへの道を開く。 光子をベースとしたガウスボソンサンプリング(GBS)実験を,空間時間エンコード8176モード,プログラム可能なフォトニック量子プロセッサJuzhang 4.0に1024個の高効率圧縮状態が注入された。 実験結果は,光子損失を利用した古典的スプーフィングアルゴリズム,特に最近提案された行列積状態(MPS)法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.74717088394804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The creation of large-scale, high-fidelity quantum computers is not only a fundamental scientific endeavour in itself, but also provides increasingly robust proofs of quantum computational advantage (QCA) in the pres- ence of unavoidable noise and the dynamic competition with classical algorithm improvements. To overcome the biggest challenge of photon-based QCA experiments, photon loss, we report new Gaussian boson sampling (GBS) experiments with 1024 high-efficiency squeezed states injected into a hybrid spatial-temporal encoded, 8176-mode, programmable photonic quantum processor, Jiuzhang 4.0, which produces up to 3050 photon de- tection events. Our experimental results outperform all classical spoofing algorithms, particularly the matrix product state (MPS) method, which was recently proposed to utilise photon loss to reduce the classical simula- tion complexity of the GBS. Using the state-of-the-art MPS algorithm on the most powerful supercomputer EI Capitan, it would take > 1042 years to construct the required tensor network for simulation, while our Jiuzhang 4.0 quantum computer takes 25.6 {\mu}s to produce a sample. This work establishes a new frontier of QCA and paves the way to fault-tolerant photonic quantum computing hardware.
• Abstract（参考訳）: 大規模で高忠実な量子コンピュータの作成は、それ自体が基本的な科学的取り組みであるだけでなく、避けられない雑音の先行と古典的アルゴリズムの改善との動的競合において、量子計算優位性(QCA)の強固な証明を提供する。 光子によるQCA実験、光子損失の最大の課題を克服するため、高効率の1024個のガウスボソンサンプリング(GBS)実験を、ハイブリッド空間時空間符号化8176モード、プログラマブルフォトニック量子プロセッサJuzhang 4.0に注入し、最大3050個の光子デテクションイベントを発生させた。 実験結果は, GBSの古典的シミュライオン量を削減するために, 光子損失を利用した古典的スプーフィングアルゴリズム, 特にマトリックス生成物状態(MPS)法よりも優れていた。 最も強力なスーパーコンピュータEI Capitan上の最先端MPSアルゴリズムを使用すると、シミュレーションに必要なテンソルネットワークを構築するのに1042年かかります。 この研究はQCAの新しいフロンティアを確立し、フォールトトレラントなフォトニック量子コンピューティングハードウェアへの道を開く。

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