含噪高斯玻色采样中的后选择：部分胜于整体
量子物理
2023-01-02 v3
摘要
高斯玻色采样（Gaussian boson sampling, GBS）最初被提出用以通过量子线性光学元件展示量子优势。近来，若干基于高斯玻色采样并指向量子计算优越性的实验突破已被报道。然而，由于技术限制，高斯玻色采样设备的输出受到光子损耗的严重影响。在此，我们提出一种高效且实用的方法来降低光子损耗带来的负面影响。无需修改硬件，我们的方法采用数据后选择过程，依据我们的准则丢弃低质量数据，从而提升最终计算结果的性能，即部分胜于整体。作为一个例子，我们展示后选择方法能够将一个原本在“非经典性检验”中失败的 GBS 实验转变为可通过该检验的实验。除了提升当前 GBS 设备计算结果的鲁棒性外，该光子损耗缓解方法也可能有益于基于 GBS 的量子算法的进一步发展。
引用
@article{arxiv.2205.02586,
title = {Post-selection in noisy Gaussian boson sampling: part is better than whole},
author = {Tian-Yu Yang and Yi-Xin Shen and Zhou-Kai Cao and Xiang-Bin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.02586},
year = {2023}
}