論文の概要: Boosting Gaussian Boson Sampling using Optical Parametric Amplification Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00753v1
• Date: Sun, 30 Nov 2025 06:13:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.400362
• Title: Boosting Gaussian Boson Sampling using Optical Parametric Amplification Networks
• Title（参考訳）: 光パラメトリック増幅ネットワークを用いたガウスボソンサンプリング
• Authors: Yukuan Zhao, Xiao-Ye Xu, Chuan-Feng Li, Guang-Can Guo,
• Abstract要約: 干渉計ネットワークに配置された光パラメトリック増幅器に基づく非線形フォトニックアーキテクチャを提案する。 我々は,OPAゲインとネットワーク深度の両方で無損失限界において,絡み合いが線形に大きくなることを数値的に示す。 以上の結果から,OPAをブーストしたGBSは雑音環境下での計算硬度を保っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian Boson Sampling (GBS) provides a route toward demonstrating quantum computational advantage. However, optical loss, which reduces the entanglement in the system, can render GBS results classically simulable. We propose a nonlinear photonic architecture based on optical parametric amplifiers (OPAs) arranged in an interferometer network. This active configuration amplifies quantum correlations within the circuit while preserving the #P-hard Hafnian structure of the output probabilities. Using logarithmic negativity, we numerically show that entanglement scales linearly with both the OPA gain and network depth in the lossless limit, and maintains linear scaling with the number of modes under realistic loss rate. These scaling behaviors suggest that classical simulation in lossy scenarios remains computationally intractable. Our results demonstrate that OPA-boosted GBS preserves computational hardness in noisy environments, offering a more effective implementations of near-term photonic quantum computers.
• Abstract（参考訳）: Gaussian Boson Sampling (GBS) は量子計算の優位性を示すためのルートを提供する。 しかし、システム内の絡み合いを減らす光学損失は、GBS結果を古典的にシミュレートできる。 干渉計ネットワークに配置した光パラメトリック増幅器(OPA)に基づく非線形フォトニックアーキテクチャを提案する。 このアクティブな構成は、出力確率の#Pハードハフニアン構造を保持しながら回路内の量子相関を増幅する。 対数ネガティビティを用いて,OPAゲインとネットワーク深度の両方で線形に絡み合いが拡大し,現実的な損失率のモード数で線形なスケーリングが維持されることを数値的に示す。 これらのスケーリング挙動は、損失シナリオにおける古典的なシミュレーションが計算的に難解なままであることを示している。 以上の結果から,OPAをブーストしたGBSは雑音の多い環境下での計算硬度を保ち,短期光量子コンピュータのより効率的な実装を提供することが示された。

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