論文の概要: Classical simulation of noisy random circuits from exponential decay of correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06328v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 18:00:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.126017
• Title: Classical simulation of noisy random circuits from exponential decay of correlation
• Title（参考訳）: 指数的相関減衰によるノイズランダム回路の古典的シミュレーション
• Authors: Su-un Lee, Soumik Ghosh, Changhun Oh, Kyungjoo Noh, Bill Fefferman, Liang Jiang,
• Abstract要約: 一般雑音モデルに基づく雑音乱数量子回路の古典的シミュラビリティについて検討する。 本稿では,条件付き相互情報の指数的減衰に基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.679466466423309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the classical simulability of noisy random quantum circuits under general noise models. While various classical algorithms for simulating noisy random circuits have been proposed, many of them rely on the anticoncentration property, which can fail when the circuit depth is small or under realistic noise models. We propose a new approach based on the exponential decay of conditional mutual information (CMI), a measure of tripartite correlations. We prove that exponential CMI decay enables a classical algorithm to sample from noisy random circuits -- in polynomial time for one dimension and quasi-polynomial time for higher dimensions -- even when anticoncentration breaks down. To this end, we show that exponential CMI decay makes the circuit depth effectively shallow, and it enables efficient classical simulation for sampling. We further provide extensive numerical evidence that exponential CMI decay is a universal feature of noisy random circuits across a wide range of noise models. Our results establish CMI decay, rather than anticoncentration, as the fundamental criterion for classical simulability, and delineate the boundary of quantum advantage in noisy devices.
• Abstract（参考訳）: 一般雑音モデルに基づく雑音乱数量子回路の古典的シミュラビリティについて検討する。 ノイズの多いランダム回路をシミュレートするための古典的アルゴリズムが提案されているが、その多くが反集中性に依存しており、回路深さが小さい場合や現実的なノイズモデルの下では失敗する可能性がある。 条件付き相互情報(CMI)の指数的減衰に基づく新しい手法を提案する。 指数関数的CMI崩壊は、古典的なアルゴリズムがノイズの多いランダム回路から(一次元の多項式時間と高次元の準多項式時間で)サンプリングすることができることを証明している。 この結果,指数的CMI減衰は回路深度を効果的に浅くし,サンプリングに有効な古典シミュレーションを可能にすることを示した。 さらに、指数CMI崩壊は、幅広いノイズモデルにわたるノイズランダム回路の普遍的な特徴であることを示す広範な数値的証拠を提供する。 この結果は,古典的シミュラビリティの基本的な基準として,反集束ではなくCMI崩壊を確立し,ノイズのあるデバイスにおける量子的優位性の境界線を導出する。

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