Use of Quantum Sampling to Calculate Mean Values of Observables and Partition Function of a Quantum System
我们描述了一种用量子计算机计算量子系统的观测量平均值和配分函数的算法。我们的算法包括两个子算法。第一个子算法是计算，多项式效率，某些对角矩阵元素的观察。该子算法在量子计算机上进行，使用量子相位估计和层析成像。第二子算法用于对概率分布进行采样。该子算法不是多项式有效的。它可以在经典计算机或量子计算机上执行，但量子计算机可以以二次方的速度执行。
2010-11-09 quant-ph
Counting collisions in random circuit sampling for benchmarking quantum computers
本文提出通过计数随机电路采样中的碰撞与交叉碰撞来基准测试并交叉验证量子计算机，量化了碰撞体积测试的采样成本。
2024-12-04 quant-ph
Boson Sampling from Gaussian States
我们提出了一个广义玻色子采样问题。强有力的证据表明，这样的问题在经典计算机上成为玻色子数量的函数。我们描述了一个量子光处理器，可以有效地解决这个问题的基础上高斯输入状态，线性光网络和非自适应光子计数测量。目前，构建这样一个处理器所需的所有元素都存在。这种设备的演示将提供第一个经验证据，证明量子计算机确实可以超越经典计算机，并可能导致应用。
2013-11-10 quant-ph
Sufficient bound on the mode mismatch of single photons for scalability of the boson sampling computer
Aaronson和Arkhipov提出的玻色子采样器是一种非通用的量子计算机，可以作为反对扩展的Church-Turing命题的证据。它在线性幺正光网络的输出端对概率分布进行采样，输入端是不可分辨的单光子。四个实验小组已经用最多四个光子测试了他们的小规模原型。只有几十个单光子的玻色子采样器被认为很难在经典计算机上模拟。对于一个现实的玻色子采样器的可扩展性与当前的技术，它是必要的，知道光子模式失配对其操作的影响。本文分析了玻色子取样器的非确定性模型，该模型采用由相同源发射的部分不可分辨的单光子。得到了单光子平均互保真度$ \langle \mathcal{F}\rangle$的一个充分条件，保证了真实玻色子采样器优于经典计算机。此外，当单光子模式失配$1-\langle \mathcal{F}\rangle$缩放为$ \mathcal{O}(N^{-3/2})$与光子总数$N$时，具有部分不可区分的单光子的玻色子采样器计算机是可缩放的，同时超出了经典计算机的能力。
2014-12-02 quant-ph
Conditions for an experimental Boson-sampling computer to disprove the Extended Church-Turing thesis
我们在实验玻色子采样计算机上给出了一组充分条件，以满足Aaronson & Arkhipov（Theory of Computing \textbf{9}，143（2013））的定理1.3，该定理陈述了一个计算问题，该计算问题在经典计算机上的模拟将使计算复杂性的多项式层次崩溃到第三级。这意味着这样的实验装置与扩展的丘奇-图灵命题相冲突。在实践中，我们给出了一组充分条件的实验玻色子采样计算机的可扩展性超出了经典计算机的权力。导出的条件也可用于设计有效的验证测试的玻色子采样计算机。
2014-05-21 cond-mat.stat-mech physics.optics quant-ph
No imminent quantum supremacy by boson sampling
据预测，量子计算机的性能将大大超过传统计算机。然而，大规模的通用量子计算机尚未建成。玻色子采样是一种基本的量子算法，适用于线性光学中的光子平台，它作为一种快速的方式来展示这种量子霸权，引起了人们的兴趣。光子统计是由称为永久量的棘手矩阵函数控制的，这表明通过将光子注入线性光学网络获得的分布的采样可以通过光子实验比经典计算机更快地解决。任何经典采样算法所面临的明显令人敬畏的挑战与大型玻色子采样实验所需的明显近期实验资源之间的对比提高了人们的期望，即玻色子采样的量子霸权即将到来。在这里，我们提出了经典的玻色子采样算法和理论分析的前景缩放玻色子采样实验，表明近期量子霸权通过玻色子采样是不可能的。虽然迄今为止报道的最大玻色子采样实验是5个光子，但我们的经典算法基于Metropolised Independence Sampling（MIS），允许用标准计算硬件解决30个光子的玻色子采样问题。我们认为，实验光子损失的影响意味着通过玻色子采样来证明量子霸权需要技术上的一步改变。
2017-05-01 quant-ph
Simulating and assessing boson sampling experiments with phase-space representations
摩尔定律的终结和潜在的量子优势推动了对新的、特定于应用的量子计算机的研究，这些量子计算机的性能超过了任何经典计算机。光子网络是很有希望的例子，具有实验演示和获得量子计算机来解决经典不可能解决的问题的潜力。这带来了一个挑战：如何设计或理解这样的光子网络？必须能够使用能够处理任意输入、耗散和噪声的一般方法来计算可观测量。我们开发了新的复相空间软件来模拟这些光子网络，并将其应用于玻色子采样实验。我们的技术给采样误差的数量级低于实验相关测量相同数量的样本。我们表明，这些技术消除了系统误差在以前的算法估计相关性，在某些情况下，误差有很大的改善。此外，我们获得了一个可扩展的通道组合策略，用于评估玻色子采样设备。
2018-02-19 quant-ph
Simulating Gaussian boson sampling quantum computers
本文回顾了基于相空间表示的模拟实验 GBS 网络的理论方法，该方法可扩展且能验证多种输入态的实验输出与量子优势声明，旨在鼓励进一步理论研究。
2023-08-02 quant-ph
Quantum Gibbs Sampling Using Szegedy Operators
我们提出了一种在量子计算机上进行吉布斯采样的算法。该算法结合了Szegedy算子的相位估计和Grover算法。对于任何$ε>0$，该算法将以${\cal O}(ε)$的精度以${\cal O}(\frac{1}{\sqrtδ})$步长对概率分布进行采样。这里，$δ$是算法中使用的吉布斯马尔可夫链的转移矩阵的两个最大特征值幅度之间的距离。如果在经典计算机上进行吉布斯采样，则需要${\cal O}(\frac{1}δ)$步骤才能达到相同的精度。
2010-01-14 quant-ph
Benchmarking near-term quantum computers via random circuit sampling
近期量子硬件规模的不断增加激发了对有效噪声表征方法的需求，因为量子位和门级技术无法捕获许多量子位系统中的串扰和相关噪声。虽然可扩展的方法，如循环基准测试，是已知的特殊类别的量子线路，在一般电路的噪声与非克利福德门的表征一直是一个遥不可及的任务。我们开发了一种算法，可以采样有效地估计由任意非Clifford门层引起的噪声总量，包括所有串扰，并在IBM Quantum硬件上实验演示了该方法。我们的算法受到Google量子霸权实验的启发，基于随机电路采样。在他们的论文中，谷歌观察到他们的实验线性交叉熵与一个简单的不相关噪声模型一致，并声称这种巧合表明他们设备中的噪声是不相关的-这是硬件开发迈向容错的关键一步。作为一个应用，我们表明，我们的结果提供了正式的证据来支持这样的结论。
2022-04-19 quant-ph
Experimental Boson Sampling
通用量子计算机有望比经典计算机大幅提高速度，但全尺寸实现仍然具有挑战性。然而，已经提出了中间量子计算模型，这些模型不是通用的，但可以解决被强烈认为是经典困难的问题。Aaronson和Arkhipov已经证明，随机光网络中的单光子干涉可以解决玻色子输出分布采样的难题，这与计算矩阵积和式直接相关。值得注意的是，这种计算不需要基于测量的交互或自适应前馈技术。在这里，我们使用高质量的激光写入集成量子网络来演示这种计算模型，这些网络被设计用于实现随机酉矩阵变换。我们的实验特性的集成器件使用原位重建方法和观察三光子干涉，导致玻色子采样输出分布。我们的研究结果为量子计算机设定了一个基准，它有可能仅使用几十个光子和线性光学元件就能超越传统计算机。
2012-12-10 quant-ph
Improved separation between quantum and classical computers for sampling and functional tasks
本文基于精确与近似计数预言机等价会导致多项式谱系坍缩至$\mathsf{ZPP^{NP}}$的新复杂性结果，改进了量子采样与函数任务相对经典计算的分离证据。
2024-10-28 cs.CC quant-ph
Microwave Boson Sampling
第一个后经典计算很可能不会在通用量子计算机上进行，而是在专用的量子硬件上进行。实现这一点的一个强有力的候选者是从线性量子光网络的输出分布中采样的任务。这个问题被称为玻色子采样，最近被证明对任何经典计算机都是难以解决的，但它可以通过运行相应的实验来自然地进行。然而，迄今为止，只有小规模实现玻色子采样实验已经证明。它们的主要局限性与非确定性状态准备和低效的测量步骤有关。在这里，我们提出了一种替代的设置来实现玻色子采样是基于微波光子，而不是光学光子。超导设备的认证可扩展性表明，这个方向是有希望的玻色子采样的大规模实施，并允许更灵活的功能，如任意状态的准备和有效的光子数测量。
2015-10-27 quant-ph
Photonic Boson Sampling in a Tunable Circuit
量子计算机是不必要的指数效率的计算或模拟，如果扩展的丘奇-图灵论文-计算机科学的基本原则-是正确的。这一论点将直接与一种物理设备相矛盾，这种设备可以有效地执行一项被认为是经典计算机难以处理的任务。这样一个任务就是玻色子采样：获得由某种线性光学幺正过程散射的n个玻色子的分布。在这里，我们测试的中心前提的玻色子采样，实验验证的3光子散射过程的振幅是由从一个单一的描述一个6模式的集成光路产生的子矩阵的永久。我们发现该协议是强大的，即使不可避免的影响，光子损失，非理想的来源，和不完善的检测工作。反对扩展丘奇-图灵命题的强有力证据将来自大量光子的缩放，这比构建通用量子计算机要简单得多。
2013-02-28 quant-ph
Quantum computational advantage in random-circuit sampling on IBM superconducting quantum computers
BlueQubit；Institute of Physics, École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院物理研究所）；XPRIZE Foundation（XPRIZE基金会）
本研究在IBM Nighthawk r2超导量子处理器上，通过61量子比特的随机电路采样，验证了量子计算优势，其36周期电路在保真度估计上超越经典模拟，仅需19秒即可完成经典超级计算机需超百年的采样任务。
2026-10-16 quant-ph
On the challenges of using D-Wave computers to sample Boltzmann Random Variables
对服从玻尔兹曼分布的随机变量进行采样是一个NP难问题，涉及到各种应用，例如训练\textit{Boltzmann machines}，一种特定类型的神经网络。已经进行了几次尝试，使用D-Wave量子计算机对这样的分布进行采样，因为这可能会导致这些应用的显着加速。然而，目前，有效地执行这种采样仍然存在若干挑战。我们详细介绍了各种障碍，并解释了剩余的困难，在解决采样问题的D波机。
2021-12-01 quant-ph stat.ML
More Optimal Simulation of Universal Quantum Computers
验证量子设备是否具有计算优势通常需要对其结果进行经典模拟。在$t \rightarrow \infty$的极限下，基于$L_1$ -范数的模拟的最坏情况采样成本已经稳定在$\le(2+\sqrt{2})ξ_t δ^{-1}$，其中$δ$是加性误差，而$ξ_t$是$t$ -量子比特幻态的稳定器范围。我们通过相关采样在$t$中减少前导顺序，将这个前因子减少了68倍。该结果甚至超过了现有技术和当前模拟器的平均情况，精确到乘法误差。数值模拟支持我们的证明。该技术可广泛应用于降低$L_1$最小化的成本。
2022-04-26 quant-ph
On Sampling and Inference using Quantum Algorithms
量子计算机预计将有效地处理吉布斯抽样和马尔可夫网络上的相关推理。除了注意到对那些开始探索量子机器学习这一重要主题的人有用的背景信息外，我们还捕获了一些结果和观察结果，这些结果和观察结果是通过基于量子退火和量子近似优化算法的两种流行的采样范式进行广泛的模拟获得的。
2020-06-21 quant-ph
Sampling, rates, and reaction currents through reverse stochastic quantization on quantum computers
自1953年Metropolis算法发明以来，对改进的采样方法以解决物理和化学感兴趣的统计力学问题的探索一直在进行着新的努力。特别是，对长寿命亚稳态之间的热激活稀有事件过程的理解，如蛋白质折叠，仍然是难以捉摸的。在这种情况下，需要有限温度正则分布函数和反应物和产物状态之间的反应电流，以完全表征动态。在这里，我们将展示如何使用量子计算机来解决这个问题。我们使用经典的随机动力学和薛定谔方程之间的联系，也被称为随机量子化，变分准备量子态，使我们能够从玻尔兹曼分布无偏采样。类似地，反应速率常数可以根据形式主义的超对称扩展计算为适当变换的算子的基态能量。最后，我们提出了一个混合量子经典采样方案，以逃避局部极小值，并探讨在实空间和自旋哈密顿的配置空间。我们指出了如何建设性地实现量子算法，而不假设存在的神谕，或量子行走运营商。讨论了与上述应用有关的量子优势。
2021-08-25 cond-mat.stat-mech quant-ph
Non-linear Boson Sampling
本文将非线性光子-光子相互作用引入玻色子采样框架，并通过显式线性光学模拟方案分析其复杂度增强，有望为近期受限光子量子计算机带来新应用。
2021-10-26 quant-ph
Entanglement Negativity in Noisy Quantum Volume Sampling
Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）
本文研究噪声量子体积采样中去极化噪声、二分负性纠缠与重输出概率的权衡，发现有限尺寸效应下NISQ计算机可过量子体积阈值却无全局纠缠。
2026-08-17 quant-ph
Simulating complex networks in phase space: Gaussian boson sampling
我们展示了如何在光子网络中的高斯量子态的相空间模拟允许高斯玻色子采样（GBS）量子计算机的可测量的相关性的验证。我们的结果与实验一致，高达100阶的相关性，包括退相干。我们将其扩展到超过16，000种模式，并描述如何模拟真正的多体纠缠。
2022-01-11 quant-ph
Several natural BQP-Complete problems
量子计算的一个核心问题是确定在量子计算机上比在任何经典计算机上都能更快地解决的计算任务。通过研究最困难的任务，即BQP完全问题，我们加深了对量子计算机的能力和局限性的理解。我们提出了几个BQP-完全问题，包括局部哈密顿特征值采样和相位估计采样。与以往已知的BQP-完全问题（二次符号权计数器问题[KL 01]和琼斯多项式逼近问题[FKW 02，FLW 02，AJL 06]）不同，我们的问题具有基本的线性代数性质，并且与著名的量子算法和量子复杂性理论密切相关。
2006-06-21 quant-ph
Experimental Scattershot Boson Sampling
玻色子采样是一项被强烈认为对经典计算机来说很难的计算任务，但可以通过专门的量子计算机中的协调玻色子干涉来有效解决。然而，目前的实验方案仍然不足以令人信服地证明量子计算相对于经典计算的优势。这个任务的一个新的变化，散射玻色子采样，导致量子设备的速度指数增加，使用更多的光子源的基础上参数下转换。这是通过将多个预示的单光子逐个发射地发送到干涉仪的不同随机输入端口中来实现的。在这里，我们报告的第一个散射玻色子采样实验，其中六个不同的光子对源耦合到集成光子电路。我们采用最近提出的统计工具来分析我们的实验数据，提供了强有力的证据，我们的光子量子模拟器的工作原理如预期。这种方法代表了一个重要的飞跃，朝着令人信服的实验证明量子计算的霸权。
2015-05-14 quant-ph
Continuous-Variable Sampling from Photon-Added or Photon-Subtracted Squeezed States
我们介绍了一个新的家庭的量子线路在连续变量，我们表明，依赖于广泛接受的猜想，复杂性类的多项式层次结构不崩溃，他们的输出概率分布不能有效地模拟经典计算机。这些电路由输入光子减（或加）压缩态、无源线性光学演化和八端口零差检测组成。我们利用映射到不同架构的次通用量子计算机，这些量子线路的确切概率分布的硬度证明。我们得到了最坏情况和平均情况下的硬度结果。给出了玻色取样的硬度作为零压缩极限。最后，我们讨论的相关性和兴趣，本模型的实验应用和经典模拟。
2017-09-26 quant-ph
Scalable boson sampling with a single-photon device
玻色子采样是经典计算机难以解决的问题，但可以在专用的光子量子模拟器上自然解决，这比构建通用量子计算机需要更少的资源。用大量光子实现玻色子采样的最大挑战是缺乏可靠的单光子源。在这里，我们展示了一个可扩展的架构玻色子采样使用固态单光子源，同时具有高效率，纯度和不可分割性。单光子在电可编程的基于环路的网络中进行时间仓编码和干涉。我们实现并验证了输入三个和四个单光子的玻色子采样，并跟踪电路内部的动态多光子演化。随着系统效率的进一步改进，我们的方法可能是可行的，可以扩展到>20玻色子采样，以优于经典计算机，从而提供实验证据反对扩展的丘奇-图灵论文。
2016-03-22 cond-mat.mes-hall quant-ph
Quantum Sampling Problems, BosonSampling and Quantum Supremacy
有大量的证据表明，使用量子力学的信息载体比使用经典力学定律的信息载体具有更大的计算能力。但是，关于量子力学所贡献的能量的确切性质的问题，仍然只是部分地得到了回答。此外，人们对实现足够大的量子计算的实用性存在疑问，这种计算最终证明了量子霸权。最近，从概率分布中产生样本的计算问题的研究增加了我们对量子算法能力的理解，并降低了对快速量子算法演示的要求。所提出的量子采样问题不需要能够进行通用操作的量子计算机，并且在其操作中也允许物理上真实的错误。这是朝着实验证明量子算法优越性迈出的令人鼓舞的一步。在本文中，我们将回顾抽样问题和参数，已被用来推断抽样问题时，经典计算机难以模拟。证明量子算法至高无上的两类量子采样问题是BosonSampling和IQP Sampling。我们将介绍这些课程的细节以及最近在玻色子采样中展示量子霸权的实验进展。
2017-02-10 quant-ph
Quantum software for linear photonic simulations
摩尔定律的终结和潜在的量子优势推动了对新的、特定于应用的量子计算机的研究，这些量子计算机的性能超过了任何经典计算机。光子网络是很有希望的例子，具有实验演示和获得量子计算机来解决经典不可能解决的问题的潜力。这带来了一个挑战：如何设计或理解这样的光子网络？我们开发了新的复相空间软件来模拟这些光子网络，并将其应用于玻色子采样实验。对于相同数量的样本，我们的技术使采样误差的数量级低于相关性的实验测量。我们表明，这些技术消除了系统误差在以前的算法估计相关性，在某些情况下，与数量级的改善错误。此外，我们还得到了一个可扩展的通道组合策略，用于玻色子采样设备的评估。
2018-04-11 quant-ph
Reduced Density Matrix Sampling: Self-consistent Embedding and Multiscale Electronic Structure on Current Generation Quantum Computers
我们研究了当前一代超导量子计算机上的完全自洽的多尺度量子经典算法，以统一的方法来处理量子化学和凝聚态物理中大系统的相关电子结构。在这两种情况下，一个强相关的量子区域的扩展系统是孤立的，自洽耦合到它的环境通过采样的约简密度矩阵。我们分析了当前一代量子设备的可行性，以提供这些对象所需的保真度，从而对该子空间进行鲁棒和有效的优化。我们表明，一个简单的错误缓解策略和优化紧凑的张量积基地，以尽量减少采样的条款的数量，这些自洽算法确实是非常强大的，即使在量子硬件上存在显着的噪声。此外，我们证明了使用这些密度矩阵的非能量特性的采样，包括凝聚相系统中的偶极矩和费米液体参数，实现了可靠的精度与稀疏采样。看起来，从这些子空间的迭代优化中得到的不确定性小于使用当前量子硬件的单个子空间优化的能量方差。这提高了常规的自洽性的前景，以改善相关的子空间的选择在混合量子经典方法的电子结构的大系统，在这种多尺度的方式。
2021-04-12 physics.chem-ph quant-ph
Simulations of Many-Body Quantum Systems by a Quantum Computer
我们认为，量子计算机可以解决量子多体问题是不切实际的解决一个经典的计算机。
1996-03-26 quant-ph
A Benchmark Test of Boson Sampling on Tianhe-2 Supercomputer
玻色子采样，被认为是难以解决的经典，可以解决的量子机组成的只是产生，线性演化和检测的单光子。这种模拟量子计算机为这个特定问题提供了一条捷径，可以提高量子计算机的绝对计算能力，从而击败经典计算机。然而，经典计算机模拟玻色子采样的能力界限尚未确定。在这里，我们在天河二号超级计算机上模拟玻色子采样，天河二号超级计算机从2013年到2016年六次占据世界排名第一的位置。我们使用天河二号多达312，000个CPU核心计算了最大矩阵的永久性，并从目前最有效的永久计算算法推断天河二号性能的上限为每100分钟一个50光子样本。此外，我们发现两种永久计算算法之一存在精度问题。
2018-08-21 cs.DC quant-ph
Minimizing estimation runtime on noisy quantum computers
混合量子经典算法，如变分量子本征求解器（VQE）所需的测量数量对于许多具有实用价值的问题是过高的。对于这样的问题，实现量子优势将需要显著降低这种成本的方法。降低测量成本的先前量子算法（例如，量子幅度和相位估计）需要对于近期实现来说太低的错误率。在这里，我们提出的方法，利用可用的量子相干性，以最大限度地提高噪声量子设备上的采样功率，减少测量数量和运行时间相比，标准的采样方法的变分量子本征求解器（VQE）。我们的方案从量子精密测量、相位估计和最近的“alpha-VQE”方案中获得灵感，得到了一个对错误鲁棒且不需要辅助量子位的一般公式。这种方法的中心目标是我们所说的“工程似然函数”（ELF），用于执行贝叶斯推断。我们展示了ELF形式主义如何提高采样中的信息增益率，因为物理硬件从嘈杂的中间尺度量子计算机的状态过渡到量子纠错的状态。这项技术加速了许多量子算法的核心组件，其应用包括化学，材料，金融等。与VQE类似，我们预计小规模的实现将在今天的量子设备上实现。
2021-03-20 quant-ph
Sampling Rare Conformational Transitions with a Quantum Computer
University of Trento（特伦托大学）；INFN-TIFPA（意大利国家核物理研究所-特伦托物理与应用技术研究所）；INO-CNR BEC Center（意大利国家研究委员会物质研究所玻色-爱因斯坦凝聚中心）；Frankfurt Institute for Advanced Studies（法兰克福高级研究院）
本文提出结合机器学习与量子计算的MD模拟新方法，用于高效采样稀有构象转变，通过量子退火机探索过渡路径集，验证了在原子级描述中模拟基准构象转变的可行性。
2022-02-08 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph quant-ph
The Power of Quantum Fourier Sampling
由Terhal、Dijuenzo、Bremner、Jozsa和Shepherd发起的一系列工作表明，量子计算机可以有效地从概率分布中进行采样，而这些概率分布在经典计算机上无法准确有效地采样，除非PH崩溃。Aaronson和Arkhipov进一步考虑了一个可以通过线性光量子计算有效采样的分布，在两个可行的假设下，甚至不能在有界的总变差距离内近似经典采样，除非PH崩溃。在这项工作中，我们使用量子傅立叶采样来构造一类可以被量子计算机采样的分布。然后，我们认为，这些分布不能近似抽样经典，除非PH崩溃，根据Aaronson和Arkhipov的变形。特别是，我们展示了一个一般类的量子采样分布，其中每一个是基于一个“有效指定”的多项式，一个经典的近似采样器意味着平均情况下的近似。这类多项式包含永久多项式，但也包括例如哈密尔顿循环多项式和许多其他熟悉的#P-hard多项式。虽然我们的构造与Aaronson和Arkhipov提出的构造不同，可能需要一台通用量子计算机，但我们能够利用这种额外的能力来削弱证明近似采样硬度结果所需的计算能力。
2015-07-20 cs.CC quant-ph
Constructing a virtual two-qubit gate by sampling single-qubit operations
当量子线路的任务是计算观测值的期望值时，我们证明了某种非局域操作可以通过对一组具有准概率分布的局域操作进行采样来模拟。利用这个结果，我们描述了一种将两个量子比特门分解为一系列单量子比特操作的策略。所需的操作是量子位在泡利基中的投影测量，以及围绕x、y和z轴的$π/2$旋转。在$ε$的误差内获得目标可观测值的期望值所需的采样次数大致为$O(9^k/ε^2)$，其中$k$是执行的“切割”次数。所提出的技术使得能够在一对遥远的量子位之间执行“虚拟”门，其中没有直接的相互作用，因此否则不可避免地会有许多交换门。它也可以用来改进具有小尺寸量子设备的大型量子计算机的模拟，这是由[Peng，et al.，arXiv：1904.00102]。这项工作可以增强量子比特在近期噪声量子计算机上的连通性。
2021-01-06 quant-ph
Quantum computer and its quasiclassical model
隐变量理论能用来制造量子计算机吗？描述了一种准经典模型量子计算机结构的具体方案。
2001-09-28 quant-ph
Boson-Sampling with non-interacting fermions
我们探讨了酉线性网络中的全同粒子表现为其他粒子的条件，即玻色子作为费米子和费米子作为玻色子。我们发现Aaronson & Arkhipov的玻色子取样计算机可以用于非相互作用费米子在适当纠缠态下的干涉实验。此外，提出了一个方案，它模拟散射版本的玻色子采样计算机准备，在飞行中，所需的纠缠态的费米子从一个未纠缠的。
2015-03-22 cond-mat.other cs.CC quant-ph
Connection between single-layer Quantum Approximate Optimization Algorithm interferometry and thermal distributions sampling
本文通过干涉测量解释，扩展了单层QAOA本征态振幅和玻尔兹曼分布的理论推导，并探讨其采样行为在实践与基础层面的意义。
2023-10-13 quant-ph
Statistical Analysis on Random Quantum Sampling by Sycamore and Zuchongzhi Quantum Processors
随机量子采样是一种从随机量子线路中采样比特串的任务，被认为是一种合适的基准任务，可以证明量子计算机即使在有噪声的量子比特的情况下也具有出色的性能。最近，在具有53个量子位的Sycamore量子处理器[Nature 574，505（2019）]和具有56个量子位的Zuchongzhi量子处理器[Phys. Rev. Lett. 127，180501（2021）]。本文分析和比较了Sycamore和祖冲之的随机量子抽样输出的统计性质。利用Marchenko-Pastur定律和Wasssertein距离，我们发现祖冲之的量子随机抽样比Sycamore的量子随机抽样更接近经典均匀随机抽样。祖冲之的一些位串通过了随机数测试，而Sycamore和祖冲之的位串热图显示出相似的模式。结果表明，随着随机量子线路深度的增加，两种随机量子样品的统计特性变化不大。我们的研究结果提出了一个关于噪声量子处理器的计算可靠性的问题，这些处理器可以为相同的随机量子采样任务产生统计上不同的输出。
2022-04-12 quant-ph
Gibbs Sampling of Continuous Potentials on a Quantum Computer
本文提出一种基于量子傅里叶变换和线性常微分方程求解器的量子算法，用于周期连续函数的吉布斯采样，实现精度指数提升及均值估计多项式加速。
2024-07-20 cs.DS math.OC quant-ph
'Photosynthetic' Quantum Computers?
量子计算机在自然界中已经存在了吗？有人建议他们这样做。光合作用是“量子计算机”组件可能在复杂生物系统的“经典”世界中发挥作用的一个例子。一个“翻译”的标准代谢描述的“前端”光捕获复杂的光合作用到量子计算机的语言。生物系统代表了一种尚未开发的资源，可以用来思考混合量子-经典计算机的设计和操作，并扩展我们目前对自然界中“量子计算机”的定义的概念。
2001-08-20 quant-ph
Duality quantum computer and the efficient quantum simulations
本文首先简要介绍了对偶量子计算机。与之不同的是，作为对偶量子计算机基本演化算子的广义量子门不再是幺正的，而是可以用幺正算子的线性组合来表示。所有的线性有界算符都可以在对偶量子计算机中实现，幺正算符就是广义量子门集合的极值点。利用对偶量子计算模式，在普通量子计算机的基础上增加一个量子点，即可实现d缝对偶量子计算机。对偶量子计算机为量子算法的设计提供了灵活性和清晰的物理图像，是量子算法和经典算法之间的桥梁。在这篇综述中，我们将通过描述Childs等人[量子信息与计算，12（11-12）：901-924（2012）]，以及Berry等人的量子模拟算法[Phys.Rev.Lett. 114，090502（2015）]，其提供了用于利用稀疏哈密顿量来模拟系统的精度的指数改进。
2015-07-12 quant-ph
Implementation of a Quantum Search Algorithm on a Nuclear Magnetic Resonance Quantum Computer
我们展示了一个基于胞嘧啶的双量子比特NMR量子计算机上的量子搜索算法的实现。
1998-05-22 quant-ph
Duality and Recycling Computing in Quantum Computers
量子计算机具有量子并行性，具有比经典计算机\cite{er1,er2}更强的计算能力。众所周知，运动的量子物体通过双缝时表现出粒子波二象性。量子计算机是静态的，缺乏这种对偶性。最近提出的对偶计算机已经利用了这种粒子波的对偶性，它可以提供额外的计算能力\cite{r1}。简单地说，对偶计算机是一台移动的量子计算机通过双缝。对偶计算机提供了对从不同狭缝出来的子波执行单独操作的能力，即所谓的对偶并行性。在这里，我们证明了一个$n$ -dubit对偶计算机可以用一个$(n+1)$ -qubit量子计算机来模拟.在对偶模式中，计算操作不一定是单一的。$n$ -量子比特量子计算机可以用作$n$ -比特可逆经典计算机并且是能量有效的。我们的结果进一步使$(n+1)$量子比特计算机能够在$O(2^n)$比特经典计算机上运行经典算法.对偶模式提供了经典计算和量子计算之间的自然联系。在这里，我们还提出了一种循环计算模式，在这种模式下，量子计算机将继续计算，直到得到结果。这两种模式为算法设计提供了新的工具。针对未排序数据库搜索问题，设计了一种搜索算法。
2007-08-15 quant-ph
Quantum Computer Emulator
我们描述了一个通用的量子计算机的量子计算机仿真器。该仿真器由量子计算机物理实现的仿真器和用于编程和控制仿真器的图形用户界面组成。我们通过Deutsch-Jozsa和Grover的数据库搜索算法的各种实现来说明量子计算机仿真器的使用。
2000-03-29 quant-ph
The Noiseless Quantum Computer Does Not Exist
本文证明量子计算机中任何逻辑门都信息依赖于另一逻辑门，从而论证无噪声量子计算机不可能存在。
2024-08-21 quant-ph
A Parallel Quantum Computer Simulator
量子计算机是一种新型的计算机，可以有效地解决复杂的问题，如素数分解。量子计算机威胁到公钥加密系统的安全性，因为这些系统依赖于素数分解在计算上很困难的事实。错误限制了量子计算机的有效性。由于量子计算机的指数性质，模拟错误对它们的影响需要大量的处理和内存资源。在本文中，我们描述了一个并行模拟器，访问量子计算机的可行性。我们还推导并验证了模拟器执行时间的分析模型，这表明并行量子计算机模拟具有很好的可扩展性。
1998-04-16 quant-ph
Every Classical Sampling Circuit is a Quantum Sampling Circuit
本文介绍了“Q-边际”，这是量子态编码的一些概率分布的方式适用于量子蒙特卡罗积分（QMCI），并表明，这些可以直接从一个经典的电路采样的概率分布的兴趣。这个结果是重要的，因为蒙特卡罗积分中的量子优势的形式是相对于经典MCI中所需的样本数量，编码概率分布（在QMCI中）的量子态的使用数量减少。因此，如果准备该量子态编码概率分布所需的操作的数量是可比较的，到生成经典样本所需的操作数量（如Q边际构造所实现的）。
2021-09-10 quant-ph
Universe as quantum computer
本文表明，通用量子计算机具有退相干的历史，其中复杂的适应系统以高概率演化。
1999-12-17 quant-ph
Cryptographic One-way Function Based on Boson Sampling
寻求对量子计算机具有鲁棒性的实用密码原语对于密码学领域至关重要。在众多不同的密码原语中，单向函数作为更复杂的密码协议的基本构建块脱颖而出，并且在现代非对称密码学中发挥着核心作用。我们提出了一个数学单向函数，它依赖于粗粒度玻色子采样。在经典和量子计算机的背景下，讨论的功能的评价和反演。目前的结果表明，玻色子采样的范围和力量可能超越量子霸权的证明，并为密码学应用铺平道路。
2019-07-03 cs.CR quant-ph
A bird's eye view of quantum computers
量子计算机是在计算的一般框架，物理定律和量子力学的基础上讨论的。
2007-03-13 quant-ph
The halting problem for universal quantum computers
通用量子计算机的停止被证明是不相容的约束的动力学的么正性。
1998-11-02 quant-ph
Implementing quantum stochastic differential equations on a quantum computer
我们研究如何在量子计算机上实现量子随机微分方程。这是说明了一个实施的量子阱，耦合激光驱动的两级原子的电磁场在真空状态下的IBMqx4特内里费计算机。我们比较所得的主方程和量子滤波方程现有的理论。通过这种方式，我们描述了计算机的性能。
2019-04-03 quant-ph
Synchronizing Quantum Paths of a Universal Quantum Computer
这篇论文已被撤回，并将由另一份提交的论文取代。
1998-05-19 quant-ph
