基于数据流引擎的高性能玻色采样模拟
量子物理
2026-04-13 v2
摘要
本工作中，我们将 Balasubramanian-Bax-Franklin-Glynn（BB/FG）积和式公式推广以在积和式求值中处理行重数，并降低此类重数出现场景下的积和式求值复杂度。这是通过在求值时对加数采用 n 进制格雷码排序实现的。我们在基于 FPGA 的数据流引擎上实现了所设计算法，并利用该辅助装置加速玻色采样模拟至 个光子，从 模干涉仪中抽取样本，利用 片 FPGA 芯片达到每样本约 80 秒的平均速率。我们还表明，我们的 BS 模拟器性能与 Clifford & Clifford 的理论估计一致，从而提供了一种以单一参数可移植地刻画 BS 模拟器性能的方法。所开发设计可用于模拟理想及含损耗的玻色采样实验。
引用
@article{arxiv.2309.07027,
title = {High performance Boson Sampling simulation via data-flow engines},
author = {Gregory Morse and Tomasz Rybotycki and Ágoston Kaposi and Zoltán Kolarovszki and Uroš Stojčić and Tamás Kozsik and Oskar Mencer and Michał Oszmaniec and Zoltán Zimborás and Péter Rakyta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07027},
year = {2026}
}
备注
25 pages