QST编辑优选：对总光子数的后选择可增强高斯玻色采样精度
文章介绍
Tian-Yu Yang（杨天宇）, Yi-Xin Shen（沈艺鑫）, Zhou-Kai Cao（曹周恺） and Xiang-Bin Wang（王向斌）
通讯作者：
- 王向斌，清华大学物理系低维量子物理实验室
研究背景：
量子计算机的发展，目前正处于一个要证明其自身运算能力可以大幅超过经典计算的阶段。高斯玻色采样方案，正是为实现这一目标而量身定制的。近期，高斯玻色采样实验取得了很大的进展——实验上探测到的最大光子数最大达到了约200个。用经典计算机计算一个总光子数为200的样本出现的概率，需要花费难以想象的计算资源。然而，针对高斯玻色采样实验结果的质疑一直没有中断。因为现有的实验缺乏有效的误差消除方法。过大的实验误差会使得实验上的采样过程严重偏离预定的结果。已有的结果表明，当误差增大到一定范围内时，经典计算机可以有效的模拟高斯玻色采样实验的整个采样过程。因此，找到一种可行的方案，来降低高斯玻色采样实验受到实验误差的影响已经变得十分重要。
研究内容：
作者首先证明了在高斯玻色采样过程中，只根据样本的总光子数对样本的概率进行一定的放缩，就可以将一个高斯玻色采样过程映射到另一个不同参数的高斯玻色采样过程。这个结果对于存在均匀光子损耗的情况也是成立的。利用这一结果，作者提出了一种后选择方法，只需要根据实验中测量到样本的总光子数和相应后选择概率计算公式，来决定丢弃或保留这一样本，就可以使最终得到样本等效经过了更小的光子损耗。
作者介绍
王向斌 教授
清华大学
- 王向斌，清华大学物理系教授，济南量子技术研究院院长。王向斌教授长期从事量子密码学、量子光学、量子信息学的理论研究，是实用化量子保密通信中的主要方法，诱骗态方法的主要提出者之一。曾获国家杰出青年基金，并获聘教育部长江学者特聘教授。
期刊介绍
- 2022年影响因子：6.7 Citescore：11.6
- Quantum Science and Technology（QST）是一本多学科、高影响力的期刊，致力于出版涵盖所有量子技术科学和应用的高质量和重要的研究。QST涵盖应用数学、凝聚态物质、量子光学、原子物理和材料科学的各个领域，并涉及到化学、生物学、工程学、计算机科学和机器学习。除了定期的原创研究外，QST还出版专题综述和征集热点问题文章的特刊，从而对该领域最新和最有趣的研究进行概述。