論文の概要: Monte Carlo simulation of random circuit sampling in quantum computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04401v1
- Date: Thu, 04 Sep 2025 17:12:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 13:59:32.121824
- Title: Monte Carlo simulation of random circuit sampling in quantum computing
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングにおけるランダム回路サンプリングのモンテカルロシミュレーション
- Authors: Andreas Raab,
- Abstract要約: 量子ビット系におけるランダム状態と対応するビット列をサンプリングするモンテカルロ法を開発した。
大系の極限におけるポーター・トーマス分布をもたらす正確な確率密度関数を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We develop Monte Carlo methods for sampling random states and corresponding bit strings in qubit systems. To this end, we derive exact probability density functions that yield the Porter-Thomas distribution in the limit of large systems. We apply these functions in importance sampling algorithms and demonstrate efficiency for qubit systems with 70, 105, 1000, and more than one million ($2^{20}$) qubits. In particular, we simulate the output of recent quantum computations without noise on a PC with minimal computational cost. I would therefore argue that random circuit sampling can be conveniently performed on classical computers.
- Abstract（参考訳）: 量子ビット系におけるランダム状態と対応するビット列をサンプリングするモンテカルロ法を開発した。
この目的のために、大系の極限におけるポーター・トーマス分布をもたらす正確な確率密度関数を導出する。
これらの関数を重要サンプリングアルゴリズムに適用し,70,105,1000および100万 (2^{20}$) の量子ビットを持つ量子ビット系に対して効率性を示す。
特に,PC上でのノイズのない最近の量子計算の出力を最小の計算コストでシミュレートする。
したがって、ランダムな回路サンプリングは古典的なコンピュータで便利に行うことができると私は主張する。
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