論文の概要: Quantum Energetic Advantage before Computational Advantage in Boson Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08068v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 23:22:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.979036
• Title: Quantum Energetic Advantage before Computational Advantage in Boson Sampling
• Title（参考訳）: ボーソンサンプリングにおける計算アドバンテージ前の量子エネルギーアドバンテージ
• Authors: Ariane Soret, Nessim Dridi, Stephen C. Wein, Valérian Giesz, Shane Mansfield, Pierre-Emmanuel emeriau,
• Abstract要約: 我々は、現実的なフォトニック量子コンピューティングアーキテクチャを用いて、ボソンサンプリング問題を解決するのに必要なエネルギーを分析する。 量子と最先端の古典的な実装のエネルギー消費を比較することで、量子エネルギー的優位性の存在を実証する。
• 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: Understanding the energetic efficiency of quantum computers is essential for assessing their scalability and for determining whether quantum technologies can outperform classical computation beyond runtime alone. In this work, we analyze the energy required to solve the Boson Sampling problem, a paradigmatic task for quantum advantage, using a realistic photonic quantum computing architecture. Using the Metric-Noise-Resource methodology, we establish a quantitative connection between experimental control parameters, dominant noise processes, and energetic resources through a performance metric tailored to Boson Sampling. We estimate the energy cost per sample and identify operating regimes that optimize energetic efficiency. By comparing the energy consumption of quantum and state-of-the-art classical implementations, we demonstrate the existence of a quantum energetic advantage -- defined as a lower energy cost per sample compared to the best-known classical implementation -- that emerges before the onset of computational advantage, even in regimes where classical algorithms remain faster. Finally, we propose an experimentally feasible Boson Sampling architecture, including a complete noise and loss budget, that enables a near-term observation of quantum energetic advantage.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータのエネルギー効率を理解することは、そのスケーラビリティを評価し、量子技術が実行時以外の古典的計算より優れているかどうかを決定するために不可欠である。 本研究では、現実的なフォトニック量子コンピューティングアーキテクチャを用いて、量子優位性のためのパラダイムタスクであるボソンサンプリング問題を解くために必要なエネルギーを分析する。 本稿では,Metric-Noise-Resource法を用いて,Boson Smplingに合わせて,実験的な制御パラメータ,支配的ノイズプロセス,およびエネルギー資源間の定量的な接続を確立する。 サンプルあたりのエネルギーコストを見積もり、エネルギー効率を最適化する運用体制を特定します。 量子と最先端の古典的実装のエネルギー消費を比較することで、古典的アルゴリズムが高速な状態であっても計算上の優位性の開始前に現れる量子エネルギー優位性(最もよく知られている古典的実装と比較して、サンプル当たりのエネルギーコストの低下として定義される)の存在を実証する。 最後に、完全ノイズと損失予算を含む実験的に実現可能なボソンサンプリングアーキテクチャを提案する。

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