論文の概要: Quantum Sampling Algorithms for Near-Term Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14059v3
• Date: Tue, 7 Sep 2021 11:42:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 02:49:55.676930
• Title: Quantum Sampling Algorithms for Near-Term Devices
• Title（参考訳）: 近接デバイスのための量子サンプリングアルゴリズム
• Authors: Dominik S. Wild, Dries Sels, Hannes Pichler, Cristian Zanoci, Mikhail D. Lukin
• Abstract要約: ギブス分布全体を符号化することで、偏りのないサンプルを提供する量子アルゴリズムのファミリを導入する。 このアプローチが従来のマルコフ連鎖アルゴリズムの高速化につながることを示す。 短期量子デバイス上で、潜在的に有用なサンプリングアルゴリズムを探索する扉を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient sampling from a classical Gibbs distribution is an important computational problem with applications ranging from statistical physics over Monte Carlo and optimization algorithms to machine learning. We introduce a family of quantum algorithms that provide unbiased samples by preparing a state encoding the entire Gibbs distribution. We show that this approach leads to a speedup over a classical Markov chain algorithm for several examples including the Ising model and sampling from weighted independent sets of two different graphs. Our approach connects computational complexity with phase transitions, providing a physical interpretation of quantum speedup. Moreover, it opens the door to exploring potentially useful sampling algorithms on near-term quantum devices as the algorithm for sampling from independent sets on certain graphs can be naturally implemented using Rydberg atom arrays.
• Abstract（参考訳）: 古典的なギブス分布からの効率的なサンプリングは、モンテカルロ上の統計物理学や最適化アルゴリズムから機械学習まで、重要な計算問題である。 ギブス分布全体をエンコードした状態を作成し、偏りのないサンプルを提供する量子アルゴリズムのファミリを紹介する。 このアプローチは、Isingモデルや2つの異なるグラフの重み付き独立集合からのサンプリングなど、古典マルコフ連鎖アルゴリズムの高速化につながることを示す。 本手法は計算複雑性を位相遷移と結びつけ,量子スピードアップの物理的解釈を提供する。 さらに、特定のグラフ上の独立集合からサンプリングするアルゴリズムは、Rydberg原子配列を用いて自然に実装できるため、短期量子デバイス上で潜在的に有用なサンプリングアルゴリズムを探索する扉を開く。

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