[논문 리뷰] Robust quantum computational advantage with programmable 3050-photon Gaussian boson sampling

Hua-Liang Liu, Hao Su외 35명|ArXiv.org|2025. 08. 12.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 5

한 줄 요약

해당 논문은 1024 입력 squeezed 상태와 8176 출력 모드를 가진 대규모 Gaussian boson sampling 실험(Jiuzhang 4.0)을 보고하며 3050 광 탐지 및 모든 고전적 모조 알고리즘을 엄청난 양자 속도향으로 능가한다.

ABSTRACT

The creation of large-scale, high-fidelity quantum computers is not only a fundamental scientific endeavour in itself, but also provides increasingly robust proofs of quantum computational advantage (QCA) in the presence of unavoidable noise and the dynamic competition with classical algorithm improvements. To overcome the biggest challenge of photon-based QCA experiments, photon loss, we report new Gaussian boson sampling (GBS) experiments with 1024 high-efficiency squeezed states injected into a hybrid spatial-temporal encoded, 8176-mode, programmable photonic quantum processor, Jiuzhang 4.0, which produces up to 3050 photon detection events. Our experimental results outperform all classical spoofing algorithms, particularly the matrix product state (MPS) method, which was recently proposed to utilise photon loss to reduce the classical simulation complexity of GBS. Using the state-of-the-art MPS algorithm on the most powerful supercomputer EI Capitan, it would take > $10^{42}$ years to construct the required tensor network for simulation, while our Jiuzhang 4.0 quantum computer takes 25.6 $μ$s to produce a sample. This work establishes a new frontier of QCA and paves the way to fault-tolerant photonic quantum computing hardware.

연구 동기 및 목표

• 광자 손실 하에서 광자 Gaussian 보손 샘플링에 대한 강건한 양자 계산 우위(QCA)를 시연한다.
• 고전적 시뮬레이션에 도전하기 위해 입력 squeezed 상태와 출력 모드의 수를 증가시킨다.
• 실험 결과를 ground-truth 및 최첨단 고전 모조 알고리즘과 대조하여 검증한다.
• 상관관계 벤치마크와 Bayesian 테스트에서 양자 장치가 고전 알고리즘보다 우수하다는 것을 보인다.

제안 방법

• 1024개의 고효율 squeezed 상태를 공간-시간 하이브리드 인코딩 회로에 주입하여 최대 3050 광 탐지를 만들어낸다.
• 세 개의 계단식 16-모드 간섭계가 서로 두 개의 지연 루프 배열로 연결된 프로그래머블 회로를 구현하여 세제곱 연결성을 만든다.
• 실제 손실이 있는 ground-truth GBS 모델링과 Bayesian 테스트를 사용하여 샘플을 squashed 및 열적(states) 등과 같은 고전적 모킹과 대조하여 검증한다.
• EI Capitan에서의 MPS(Matrix Product State) 시뮬레이션과 비교 벤치마크를 수행하고 실험 규모에서의 고전적 재현의 비실현 가능성을 강조한다.
• 이차 및 삼차 상관관계와 부분 시스템 Bayesian 점수 등 성능 지표를 특성화하여 고전 샘플러와 차별화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 1024개의 입력 squeezed 상태와 8176개의 출력 모드를 가진 광자 처리기가 기존의 고전 알고리즘으로는 효율적으로 모조할 수 없는 샘플을 생성할 수 있는가?
• RQ2 대규모 실험에서 광자 손실이 Gaussian boson sampling의 계산 난이도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 증가하는 부분 시스템 크기 전반에 걸쳐 Bayesian 테스트와 상관관계 벤치마크가 실험 샘플을 고전 근사치와 견고하게 구분하는가?
• RQ4 강력한 슈퍼컴퓨터에서의 최첨단 MPS 시뮬레이션에 비해 실험의 추정 양자 속도향은 얼마인가?
• RQ5 관찰된 성능이 광자 기반 양자 컴퓨팅 하드웨어의 fault-tolerant 쪽으로 확장 가능한가?

주요 결과

• 1024 입력 squeezed 상태와 8176 출력 모드에서 최대 3050 광 탐지 이벤트를 달성했다.
• 실험적으로 관찰된 광자 수 분포와 고차 상관은 ground-truth GBS와 일치하고 모든 고전 모킹과는 벗어난다.
• 부분 시스템 크기가 커질수록 Bayesian 점수가 증가하여 시스템 정보가 더 많이 포함될수록 ground-truth에 대한 신뢰도가 고전 가설보다 높아진다.
• MPS 기반 고전 시뮬레이션은 비실현 가능할 정도로 큰 bond 차원과 자원이 필요하고, 규모에서 이미 알려진 최선의 고전 방법들은 이를 따라잡지 못한다.
• EI Capitan과 비교했을 때 추정 양자 속도향은 10^54를 초과하며, 양자 디바이스는 샘플을 25.6 마이크로초 안에 생성하는 반면 최상의 MPS 기반 시뮬레이션은 >10^42년이다.
• 히블트 공간 차원은 약 10^2461에 도달하여 보손 샘플링의 전례 없는 규모를 보여준다.