Китайские физики придумали новый способ бозонного сэмплинга в фотонной оптической схеме. Они предложили использовать информацию о времени детектирования фотонов для оценки вероятностей разных исходов. Для самого сэмплинга авторы использовали интегральные схемы, соединенные между собой во времени. Такой подход позволяет увеличивать размерность задачи бозонного сэмплинга для фиксированного числа входных одиночных фотонов и опередить классический компьютер в решении этой задачи. Препринт работы опубликован на arXiv.org.
Бозонный сэмплинг — идеальный кандидат для демонстрации мощности квантовых вычислений, хотя реализовать его на классическом компьютере оказывается намного сложнее, чем, например, на фотонном вычислителе. Недавно ученые под руководством Цзянь-Вэй Пана (Jian-Wei Pan) Читать дальше продемонстрировать это экспериментально: они собрали сложные оптические схемы 50-фотонного источника и интерферометра для получения вероятностного распределения, характерного для бозонного сэмплинга.
Главная сложность в создании фотонного процессора с большим числом кубитов — источники одиночных фотонов. Часто для генерации фотонов используют спонтанное параметрическое рассеяние в нелинейных кристаллах. От одного нелинейного кристалла рождается пара фотонов. При этом из-за того, что процесс рождения пар случайный, эффективность их генерации оказывается очень низкой. Это значит, что фотоны будут прилетать в схему и потом на детекторы очень редко и проводить эксперимент нужно будет очень долго. Способы увеличения эффективности сильно усложняют как саму схему, так и ее настройку, особенно на больших масштабах.
Команда физиков под руководством Сянь-Минь Цзиня (Xian-Min Jin) из Шанхайского университета транспорта решила пойти другим путем и для увеличения размерности бозонного сэмплинга предложила использовать временную информацию о фотонах и замкнутый во времени интерферометр.
В стандартных схемах бозонного сэмплинга для каждой выходной комбинации вероятность ее обнаружения определяют статистически, то есть много раз подают на вход интерферометра одно и то же состояние и смотрят, сколько раз на выходе получилась определенная комбинация. Это похоже на доску Гальтона, когда шарики проходят через вбитые в шахматном порядке гвоздики, скатываются вниз и образуют столбики разной высоты, похожие на нормальное распределение.
Понятно, что из одного, двух или десяти шариков сложно получить видимое распределение — так и для бозонного сэмплинга требуется много раз повторять эксперимент, чтобы получить измеримое распределение вероятностей. Авторы работы предлагают извлекать вероятность из информации о времени прихода определенной комбинации. Чем меньше это время, тем больше вероятность. А если не нужно собирать статистику, то число измерений можно значительно сократить.
Помимо новой кодировки вероятностей, исследователи предлагают использовать один и тот же чип-интерферометр несколько раз в течение одного эксперимента. Выходной фотон после задержки снова подают на вход интерферометра, получая таким образом следующий «временной слой». В зависимости от задержки можно перемещаться между соседними или любыми другими слоями. Количество таких слоев, от которых зависит размерность задачи, можно увеличивать до бесконечности.
Авторы проверили свои идеи на схеме с двумя слоями из 30-портовых интерферометров. Распределение вероятностей в эксперименте подтвердило теорию и прошло статистические тесты, которые показывают, что такое распределение получено в результате бозонного сэмплинга. Как выяснилось благодаря моделированию, использование 112 фотонов и 50 тысяч слоев заменяет 200 тысяч фотонов в вычислителе Zhiyuan. Это делает предложенный метод многообещающим в качестве основы для создания мощного фотонного процессора.
Квантовое превосходство уже удалось продемонстрировать не только на фотонной схеме — впервые о нем заговорил Google. Подробнее об их работе можно прочесть в нашем материале «У кого кубитов больше». А о том, какие задачи решает квантовый компьютер и как это поможет в реальной жизни в материале «Сколько ждать квантового превосходства».
Оксана Борзенкова