論文の概要: Experimental Realization of the Markov Chain Monte Carlo Algorithm on a Quantum Computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08395v2
• Date: Thu, 12 Mar 2026 16:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.438679
• Title: Experimental Realization of the Markov Chain Monte Carlo Algorithm on a Quantum Computer
• Title（参考訳）: 量子コンピュータによるマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムの実験的実現
• Authors: Baptiste Claudon, Sergi Ramos-Calderer, Jean-Philip Piquemal,
• Abstract要約: 量子アルゴリズムは、特定のサンプリングタスクに対して古典的なアルゴリズムよりも2次的に改善された複雑性を示す。 我々はマルコフ連鎖の符号化を用いて量子状態を作成し、量子マルコフチェインモンテカルロアルゴリズムを量子inuumのH2およびHelios量子コンピュータ上で実行した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum algorithms present a quadratically improved complexity over classical ones for certain sampling tasks. For instance, the Quantum Amplitude Estimation (QAE) algorithm promises to speedup the estimation of the mean of certain functions, given access to the quantum state corresponding to the probability distribution to be sampled from. Classically, samples are often obtained by running steps a Markov Chain. In this work, we experimentally use encodings of Markov chains to prepare quantum states and run a quantum Markov Chain Monte Carlo algorithm (qMCMC) on Quantinuum's H2 and Helios quantum computers. We demonstrate that it is possible to obtain accurate results on current Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) hardware, operating directly on the physical qubits.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムは、特定のサンプリングタスクに対して古典的なアルゴリズムよりも2次的に改善された複雑性を示す。 例えば、量子振幅推定(QAE)アルゴリズムは、サンプリングされる確率分布に対応する量子状態へのアクセスを前提として、特定の関数の平均の推定を高速化することを約束する。 古典的には、サンプルはしばしばマルコフチェインを走らせることで得られる。 本研究では,量子状態の生成と量子マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズム(qMCMC)の実行にマルコフ連鎖の符号化を実験的に用いた。 我々は,現在のノイズ中間スケール量子(NISQ)ハードウェア上で,物理量子ビット上で直接動作する正確な結果を得ることが可能であることを実証した。

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