[論文レビュー] Efficient validation of Boson Sampling from binned photon-number distributions

Benoit Seron, Leonardo Novo+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 19, 2022

Quantum Information and Cryptography被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、出力モードにおけるボタン数分布をボックス化することで、スケーラブルで効率的なボソンサンプリング実験の検証手法を提案する。出力モードをグループ化して光子がどのように分配されるかを分析することで、部分的区別不能性を含む主要な不具合を、多項式スケーリングのサンプル数と後処理を用いて検出する。近い将来の量子デバイスにおいて、感度と実用性の面で先行するテストを凌駕する。

ABSTRACT

In order to substantiate claims of quantum computational advantage, it is crucial to develop efficient methods for validating the experimental data. We propose a test of the correct functioning of a boson sampler with single-photon inputs that is based on how photons distribute among partitions of the output modes. Our method is versatile and encompasses previous validation tests based on bunching phenomena, marginal distributions, and even some suppression laws. We show via theoretical arguments and numerical simulations that binned-mode photon number distributions can be used in practical scenarios to efficiently distinguish ideal boson samplers from those affected by realistic imperfections, especially partial distinguishability of the photons.

研究の動機と目的

• 理想の量子デバイスとノイズのあるデバイスを区別できる実用的で効率的なボソンサンプリング実験の検証テストを開発すること。
• 現実的なノイズ、特に光子の部分的区別不能性の下で古典的シミュレーションが可能になる近い将来の量子デバイスの検証の課題に対処すること。
• 高次多重光子干渉に敏感であるがゆえにボソンサンプリングの量子優位性の根幹をなす、高次多重光子干渉に高い感度を持つ手法を提供すること。
• 実験的実装に適した、サンプルおよび計算リソースの両方で効率的にスケーリングする検証テストを保証すること。
• 既存の検証アプローチ（束縛、周辺分布、抑制則など）を統一的に一般化する、単一のボックス化分布フレームワークの下に統合すること。

提案手法

• 本手法は、出力モードをグループ化して分析するボックス化出力モード分布を用いる。
• パーマネントとフーリエに類似した成分に基づく形式的枠組みを用いて、位相空間平均を避けることで、グループカウント確率（ボックス化された光子数分布）を計算する。
• 理論的境界と数値シミュレーションを活用して、特に部分的区別不能性と光子損失に対する感度を評価する。
• 検証テストは、ハール測度から抽出された任意の線形干渉計に適用可能であり、一般性を保証する。
• 理想の動作からのずれを検出するために必要なサンプル数が多項式スケーリングとなるように設計されており、中程度のデータ量でも実用的である。
• 本手法は、さまざまなノイズモデルと実験的設定をサポートする、ユーザーフrndlyなJuliaパッケージであるBosonSampling.jlに実装されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ボックス化された光子数分布は、現実的なノイズ条件下でボソンサンプリング実験を効率的に検証するために使用可能か？
• RQ2 ボックス化分布手法は、光子の部分的区別不能性——光子量子デバイスにおける主要なノイズ要因——に対してどの程度感度が高いか？
• RQ3 本手法は、サンプル数と計算コストが多項式スケーリングとなる一方で、高次多重光子干渉に高い感度を維持できるか？
• RQ4 ボックス化分布アプローチは、束縛、周辺分布、抑制則といった既存の検証テストを統合し、それらを凌駆することができるか？
• RQ5 対称的干渉計（例えばフーリエ変換）における光子の不変性度を、ボックス化分布をどの程度まで探査できるか？

主な発見

• ボックス化された光子数分布手法は、部分的区別不能性による理想ボソンサンプリングからのずれを、多項式的スケーリングのサンプル複雑性で効果的に検出できた。
• 数値シミュレーションにより、本手法が高次多重光子干渉に極めて感度が高く、ボソンサンプリングの古典的困難性の根幹をなす要因であることが確認された。
• 本手法は、束縛現象、周辺分布、抑制則といった従来の検証技術を、単一のフレームワークの下に一般化・統合した。
• 本手法は計算的に効率的かつスケーラブルであり、限られたデータ量で近い将来の実験的検証に適している。
• 本形式的枠組みにより、位相空間平均に依存しないグループカウント確率の効率的計算が可能であり、ガウス型ボソンサンプリングの先行手法とは異なる。
• 本手法は、すでに実験的ボソンサンプリング実装で使用されているオープンソースのBosonSampling.jlパッケージに統合されている。