論文の概要: A fast and frugal Gaussian Boson Sampling emulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14923v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 21:24:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.537368
• Title: A fast and frugal Gaussian Boson Sampling emulator
• Title（参考訳）: 高速かつフレガーなガウスボソンサンプリングエミュレータ
• Authors: Tom Dodd, Javier Martínez-Cifuentes, Oliver Thomson Brown, Nicolás Quesada, Raúl García-Patrón,
• Abstract要約: 我々は,100モードのガウスボソンサンプリング実験よりも優れた古典シミュレーションを初めて示す。 恥ずかしく並列化可能であるため、少数のCPUやGPUで以前のサンプリングレートと一致させることができる。 ツールのイノベーションのほとんどは、バイナリ変数上の一般的な確率分布に対して有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: If classical algorithms have been successful in reproducing the estimation of expectation values of observables of some quantum circuits using off-the-shelf computing resources, matching the performance of the most advanced quantum devices on sampling problems usually requires extreme cost in terms of memory and computing operations, making them accessible to only a handful of supercomputers around the world. In this work, we demonstrate for the first time a classical simulation outperforming Gaussian boson sampling experiments of one hundred modes on established benchmark tests using a single CPU or GPU. Being embarrassingly parallelizable, a small number of CPUs or GPUs allows us to match previous sampling rates that required more than one hundred GPUs. We believe algorithmic and implementation improvements will generalize our tools to photo-counting, single-photon inputs, and pseudo-photon-number-resolving scenarios beyond one thousand modes. Finally, most of the innovations in our tools remain valid for generic probability distributions over binary variables, rendering it potentially applicable to the simulation of qubit-based sampling problems and creating classical surrogates for classical-quantum algorithms.
• Abstract（参考訳）: 古典的なアルゴリズムがオフザシェルフ計算資源を用いて量子回路の観測値の予測値の再現に成功した場合、サンプリング問題における最も先進的な量子デバイスの性能に匹敵する性能は、通常、メモリと演算の点で極端にコストがかかり、世界中の少数のスーパーコンピュータにしかアクセスできない。 本研究は,ガウスボソンサンプリング実験において,1CPUまたはGPUを用いたベンチマークテストにおいて,100モードのガウスボソンサンプリング実験より優れた古典シミュレーションを初めて実証するものである。 恥ずかしく並列化可能であるため、少数のCPUやGPUは、100以上のGPUを必要とする以前のサンプリングレートと一致することができます。 アルゴリズムと実装の改善は、私たちのツールをフォトカウント、単光子入力、擬光子数解決のシナリオに1000モードを超えて一般化すると考えている。 最後に、我々のツールのほとんどの革新はバイナリ変数上の一般的な確率分布に有効であり、量子ビットに基づくサンプリング問題のシミュレーションや古典量子アルゴリズムの古典的サロゲートの作成に応用できる可能性がある。

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