時間エンコーディングは、ボソンサンプリングの次元を増やします

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時間エンコーディングは、ボソンサンプリングの次元を増やします
時間エンコーディングは、ボソンサンプリングの次元を増やします
Anonim
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中国の物理学者は、フォトニック光学スキームでボソンサンプリングの新しい方法を考え出しました。彼らは、光子検出時間に関する情報を使用して、さまざまな結果の確率を推定することを提案しました。サンプリング自体については、著者は時間的に相互接続された集積回路を使用しました。このアプローチにより、固定数の入力単一光子に対するボソンサンプリング問題の次元を拡大し、この問題を解決する上で従来のコンピューターよりも優れたパフォーマンスを発揮することができます。作品のプレプリントはarXiv.orgで公開されています。

ボソンサンプリングは、量子コンピューティングの能力を実証するための理想的な候補ですが、たとえばフォトニックコンピューターよりも古典的なコンピューターで実装するのははるかに難しいことがわかります。最近、Jian-Wei Panが率いる科学者は、これを実験的に実証することができました。ボソンサンプリングの確率分布特性を取得するために、50光子源と干渉計の複雑な光学スキームを組み立てました。

多数のキュービットを備えたフォトニックプロセッサを作成する際の主な問題は、単一光子の発生源です。非線形結晶の自発的パラメトリック散乱は、光子を生成するためによく使用されます。光子のペアは、1つの非線形結晶から生まれます。さらに、対生成のプロセスがランダムであるという事実のために、それらの生成の効率は非常に低いことが判明しました。これは、光子が回路に到達してから検出器に到達することはめったになく、実験には非常に長い時間がかかることを意味します。効率を上げる方法は、特に大規模な場合、回路自体とその調整の両方を非常に複雑にします。

上海運輸大学のXian-MinJinが率いる物理学者のチームは、別の道を選ぶことを決定し、ボソンサンプリングの次元を増やすために光子とタイムロック干渉計に関する時間情報を使用することを提案しました。

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(a)メモリを使用したボソンサンプリングの一時的なレイヤーと、さまざまなレイヤーでの光子の分布とそれらの間の移動、(b)一時的なレイヤーのさまざまなタイプの接続、(b)数の増加に伴うレイヤーの接続のグラフ-レイヤーが多いほど、グラフのエッジが多くなります

標準のボソンサンプリングスキームでは、出力の組み合わせごとに、その検出の確率が統計的に決定されます。つまり、同じ状態が干渉計の入力に何度も供給され、特定の組み合わせがで何回取得されるかが調べられます。出力。これは、ボールが千鳥状のスタッドを通過し、転がり落ちて、正規分布と同様にさまざまな高さの柱を形成するゴルトンボードに似ています。

1つ、2つ、または10個のボールから目に見える分布を取得することは難しいことは明らかです。ボソンサンプリングの場合と同様に、測定可能な確率分布を取得するには、実験を何度も繰り返す必要があります。作品の著者は、特定の組み合わせの到着時間に関する情報から確率を抽出することを提案しています。今回は短いほど、可能性が高くなります。また、統計を収集する必要がない場合は、測定の数を大幅に減らすことができます。

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(a)セットアップ図は、SPR(自発的パラメトリック散乱)に基づく単一光子のソースと、出力の1つが遅延を介して入力に接続されているチップで構成されています。この図は、光子がある時間層から別の時間層へ、(b)4層の回路の光子を検出する確率を特徴付けるマトリックス-チップを4回通過した後でも、信号はフェードしません

確率の新しいコーディングに加えて、研究者は同じ実験中に同じ干渉計チップを複数回使用することを提案しています。遅延後、出力光子は再び干渉計の入力に供給され、次の「時間層」を取得します。遅延に応じて、隣接するレイヤーまたは他のレイヤー間を移動できます。問題の次元が依存するそのような層の数は、無限に増やすことができます。

著者は、2層の30ポート干渉計を備えた回路図でアイデアをテストしました。実験における確率の分布は、理論を確認し、統計的検定に合格しました。これは、そのような分布がボソンサンプリングの結果として得られることを示しています。モデリングで判明したように、112個の光子と5万個の層を使用すると、Zhiyuan計算機の20万個の光子が置き換えられます。これにより、提案された方法は、強力なフォトニックプロセッサを作成するための基礎として有望になります。

量子の優位性は、フォトニックスキームだけでなく、Googleが初めてそれについて語ったことでもすでに実証されています。彼らの仕事についての詳細は、私たちの記事「Who hasmorequbits」で読むことができます。そして、量子コンピューターがどのような問題を解決し、それが「量子の優位性をどれだけ待つか」という資料の中で実際にどのように役立つかについて。

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