[论文解读] 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 4

一句话总结

本文提出了一种可扩展且高效的玻色采样实验验证方法，基于输出模式中分箱的光子数分布。通过分析光子在分组输出模式中的分布情况，该方法利用多项式规模的样本和后处理，检测关键缺陷（尤其是光子的部分可区分性），在灵敏度和近期待用量子设备的实际应用方面优于以往的测试方法。

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.

研究动机与目标

• 开发一种实用且高效的玻色采样实验验证测试，能够区分理想量子设备与噪声设备。
• 解决在现实噪声下经典模拟变得可行的近期量子设备验证挑战，特别是光子的部分可区分性问题。
• 提供一种对高阶多光子干涉高度敏感的方法，这是玻色采样量子优势的核心。
• 确保验证测试在样本和计算资源方面均具有高效可扩展性，适合实验实现。
• 在单一分箱分布框架下，推广并统一现有验证方法（如聚集效应、边缘分布和抑制定律）

提出的方法

• 该方法使用分箱输出模式分布，将输出模式分组为若干分区，以分析光子分布模式。
• 基于永久值和类似傅里叶的分量形式化方法，计算组计数概率（分箱光子数分布），避免使用相空间平均。
• 该方法利用理论边界和数值模拟评估对噪声的敏感性，特别是对部分可区分性和光子损耗的敏感性。
• 验证测试设计为适用于从哈尓测度中抽取的任意线性干涉仪，确保通用性。
• 其样本数量呈多项式规模增长，以检测理想行为的偏差，使中等规模数据下具有实际可用性。
• 该方法已实现为用户友好的 Julia 软件包 BosonSampling.jl，支持多种噪声模型和实验配置。

实验结果

研究问题

• RQ1 在现实噪声条件下，分箱光子数分布能否高效验证玻色采样实验？
• RQ2 分箱分布方法对输入光子部分可区分性（光子量子设备中的关键噪声源）的敏感度如何？
• RQ3 该方法在样本和计算成本多项式规模增长的同时，是否仍能保持对高阶多光子干涉的高敏感度？
• RQ4 分箱分布方法能否统一并超越现有验证测试（如聚集效应、边缘分布和抑制定律）？
• RQ5 在对称干涉仪（如傅里叶变换）中，分箱分布能在多大程度上用于探测光子不可区分性的程度？

主要发现

• 分箱光子数分布方法成功以多项式规模样本复杂度检测到因部分可区分性引起的理想玻色采样偏差。
• 数值模拟证实，该方法对高阶多光子干涉高度敏感，而高阶多光子干涉正是玻色采样经典计算困难性的基础。
• 该方法推广并统一了先前的验证技术，包括聚集现象、边缘分布和抑制定律，整合于单一框架之下。
• 该方法在计算上高效且可扩展，适合在数据有限的近期实验验证中应用。
• 该形式化方法实现了组计数概率的高效计算，无需依赖相空间平均，与高斯玻色采样中先前方法不同。
• 该方法已集成至开源软件包 BosonSampling.jl 中，已在实验玻色采样设置中实际使用。