高斯玻色取样（Gaussian Boson Sampling，简称GBS）是一种基于量子力学原理的计算方法，旨在解决经典计算机难以应对的复杂问题。GBS通过模拟具有高斯态的玻色子系统的性质来实现对某些类型问题的高效解决。与经典计算方法相比，高斯玻色取样具有巨大的潜力，尤其是在模拟复杂量子系统、量子信息处理以及量子计算的其他应用领域。
高斯玻色取样的核心思想是利用量子光学中的玻色子特性，通过生成特定的光子状态来进行复杂的计算任务。具体而言，GBS任务的目标是从一个包含多个光子和多个模态的高斯态中，采样得到一个特定的输出分布。这个输出分布与系统的量子干涉效应密切相关，可以通过量子算法进行计算。
高斯玻色取样与经典计算中的玻色取样问题有相似之处。玻色取样问题可以理解为一个量子世界的高尔顿板，其中n个全同玻色子经过一个干涉仪（钉板）之后，求特定分布的输出概率。高尔顿板问题是由英国生物统计学家高尔顿提出的，小球从最上方被扔下，每经过一个钉板，都有一半的可能从左边走，一半的可能从右边走，当有很多个小球从上往下随机掉落时，落在下面的格子里的小球数量分布上会呈现一定的统计规律。
高斯玻色取样的实现通常涉及以下步骤：
输入态准备：
使用光源发射多个光子，这些光子作为量子比特。
复杂线路网络：
光子经过一个复杂的线路网络，该网络包括分束器、相位器、移位器等光学元件。这些元件用于控制和操纵光子的状态。
探测器测量：
光子通过线路网络后，最终通过多个探测器进行测量。探测器记录光子的状态，并输出一个概率分布。
数据分析：
分析探测器输出的概率分布，以获取高斯玻色取样的结果。这个结果可以用来测试量子力学中的波粒二象性和干涉效应，也可以用来模拟一些物理系统，例如分子振动、化学反应、凝聚态物理等。
高斯玻色取样的一个重要应用是展示量子计算机在某些特定问题上相对于经典计算机的优越性。例如，中国科学技术大学的研究团队构建了76个光子的量子计算原型机“九章”，实现了具有实用前景的“高斯玻色取样”任务的快速求解。据现有理论，该量子计算系统处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快一百万亿倍。
总的来说，高斯玻色取样是一种基于量子力学的随机抽样方法，通过光子的干涉和测量来生成一个概率分布，广泛应用于量子计算和模拟领域。