論文の概要: Approximating outcome probabilities of linear optical circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07184v2
- Date: Sun, 17 Dec 2023 11:57:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 21:16:14.341357
- Title: Approximating outcome probabilities of linear optical circuits
- Title（参考訳）: 線形光回路のアウトカム確率近似
- Authors: Youngrong Lim and Changhun Oh
- Abstract要約: 線形光回路の出力確率を近似する古典的アルゴリズムを提案する。
提案手法は,回路の古典性に応じて精度の高い結果確率を効率的に推定する。
我々の研究は線形光学のパワーに光を当て、計算複雑性の問題に多くの量子インスパイアされたアルゴリズムを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quasiprobability representation is an important tool for analyzing a quantum
system, such as a quantum state or a quantum circuit.
In this work, we propose classical algorithms specialized for approximating
outcome probabilities of a linear optical circuit using $s$-parameterized
quasiprobability distributions. Notably, we can reduce the negativity bound of
a circuit from exponential to at most polynomial for specific cases by
modulating the shapes of quasiprobability distributions thanks to the
norm-preserving property of a linear optical transformation.
Consequently, our scheme renders an efficient estimation of outcome
probabilities with precision depending on the classicality of the circuit.
Surprisingly, when the classicality is high enough, we reach a
polynomial-time estimation algorithm within a multiplicative error.
Our results provide quantum-inspired algorithms for approximating various
matrix functions beating best-known results. Moreover, we give sufficient
conditions for the classical simulability of Gaussian boson sampling using the
approximating algorithm for any (marginal) outcome probability under the
poly-sparse condition.
Our study sheds light on the power of linear optics, providing plenty of
quantum-inspired algorithms for problems in computational complexity.
- Abstract（参考訳）: 準確率表現は、量子状態や量子回路などの量子システムを解析するための重要なツールである。
本研究では,線形光回路の出力確率を$s$-parameterized quasiprobability分布を用いて近似する古典的アルゴリズムを提案する。
特に、線形光学変換のノルム保存特性により準確率分布の形状を変調することにより、特定の場合において回路の負性境界を指数関数から最大多項式に減らすことができる。
その結果、回路の古典性に応じて精度の高い結果確率を効率的に推定する。
驚くべきことに、古典性が十分高い場合、乗算誤差内で多項式時間推定アルゴリズムに到達する。
この結果から,様々な行列関数を近似する量子インスピレーションアルゴリズムが得られた。
さらに,ポリスパース条件下での任意の(疑似)結果確率に対する近似アルゴリズムを用いて,ガウスボソンサンプリングの古典的シミュラビリティについて十分な条件を与える。
我々の研究は線形光学のパワーに光を当て、計算複雑性の問題に多くの量子インスパイアされたアルゴリズムを提供する。
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