高斯玻色取样(Gaussian Boson Sampling, GBS)是一种利用量子计算进行特定概率分布采样的方法。它涉及将多个光子作为量子比特，通过一系列光学元件(如分束器、相位器和移位器)进行处理，并最终通过探测器测量输出结果。GBS 的目标是计算一个高斯态经过线性变换后的概率分布，这在量子力学和统计物理学中具有重要意义。
基本概念
高斯玻色取样可以理解为量子世界中的高尔顿板问题。在高尔顿板问题中，小球从顶部随机掉落，每次经过一个钉板，有一半的概率向左，一半的概率向右。当许多小球随机掉落时，它们在底部的分布遵循一定的统计规律。类似地，在 GBS 中，n 个全同玻色子经过一个干涉仪(线性变换器)后，求特定分布的输出概率。
实现方法
GBS 的具体实现通常涉及以下步骤：
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量子态的制备 ：首先需要制备一个高斯玻色子系统态。这可以通过使用量子光源和光学元件来实现。
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量子态的演化 ：让这个系统演化足够长的时间，以便充分体现系统的量子特性。这通常涉及复杂的量子电路和光学线路。
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测量 ：最后对系统进行测量，以获取所需的样本。测量结果将给出特定输出模式的概率分布。
应用领域
GBS 在多个领域具有广泛的应用前景：
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量子计算 ：GBS 可以用于测试量子计算中的波粒二象性和干涉效应，并且是量子随机行走和量子分布式计算等量子算法的重要组成部分。
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物理模拟 ：它可以用来模拟分子振动、化学反应、凝聚态物理等物理系统。
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图像处理和计算机图形学 ：GBS 可以用于生成随机分布，应用于图像处理、模拟和计算机图形学中的纹理生成和光线传播模拟。
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优化和机器学习 ：GBS 的计算能力使其适用于处理复杂优化问题和机器学习任务。
量子计算原型机
中国科学技术大学的研究团队已经成功构建了多个量子计算原型机，并在 GBS 任务上取得了显著成果：
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九章 ：2020年12月，潘建伟团队构建了76个光子的量子计算原型机“九章”，并实现了高斯玻色取样任务的快速求解，速度比当时最快的超级计算机快一百万亿倍。
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九章二号 ：2021年10月，潘建伟团队进一步发展了量子光源受激放大的理论和实验方法，构建了113个光子144模式的量子计算原型机“九章二号”，并在高斯玻色取样任务上实现了比超级计算机快1024倍的计算速度。
结论
高斯玻色取样是量子计算中的一个重要研究领域，它展示了量子计算机在处理某些特定问题上的巨大潜力。随着量子计算技术的不断进步，GBS 及其相关应用有望在未来发挥更大的作用。