論文の概要: Efficient expectation value estimation for quantum circuits via extended stabilizer frameworks and adaptive variance estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14252v1
• Date: Sun, 13 Sep 2026 03:08:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.772275
• Title: Efficient expectation value estimation for quantum circuits via extended stabilizer frameworks and adaptive variance estimation
• Title（参考訳）: 拡張安定化器フレームワークによる量子回路の効率的な予測値推定と適応分散推定
• Abstract要約: 本稿では, 準確率に基づく安定化器シミュレーションと, sum-over-Clifford 法を統合した効率的なシミュレーションフレームワークを提案する。 効率を最適化するために、分散推定プロトコルを用いて回路適応還元を行う。 ランダム量子回路とTドープクリフォード回路のサンプル複雑度低減を明示的に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.759476252485507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical simulability of quantum circuits plays a central role in characterizing and quantifying quantum computational advantage. Typically, the presence of non-Clifford gates introduces an exponential runtime overhead for classically estimating expectation values of observables. In this work, we introduce an efficient simulation framework that integrates the sum-over-Clifford method with quasi-probability-based stabilizer simulation to directly estimate expectation values. To optimize efficiency, we incorporate a circuit-adaptive reduction via variance estimation protocol, which terminates simulations once an empirical confidence bound is sufficient to guarantee the prescribed error tolerance. Our method circumvents overly conservative Hoeffding's inequality, thereby reducing the dependence on the gate-wise stabilizer extent from quadratic to linear in the low-variance regime, while maintaining the same space complexity as previous approaches. We explicitly prove the sample-complexity reduction for random quantum circuits and T-doped Clifford circuits and also empirically validate these advantages in the quantum approximate optimization algorithm and quantum kernel method.
• Abstract（参考訳）: 量子回路の古典的シミュラビリティは、量子計算の優位性を特徴づけ、定量化する上で中心的な役割を果たす。 典型的には、非クリフォードゲートの存在は、観測可能量の期待値を古典的に推定するための指数的ランタイムオーバーヘッドを導入する。 本研究では,推定値を直接推定するために,サムオーバ・クリフォード法と準確率に基づく安定化器シミュレーションを統合した効率的なシミュレーションフレームワークを提案する。 効率を最適化するために,実験的信頼境界が十分であればシミュレーションを終了し,所定の誤差耐性を保証する回路適応型低減プロトコルを分散推定プロトコルを介して組み込む。 そこで本手法では, 従来の手法と同じ空間複雑性を維持しつつ, ゲートワイド安定化度を低分散状態の二次状態から線形状態への依存性を低減し, 過度に保守的なホエフィングの不等式を回避する。 我々は、ランダム量子回路とTドープクリフォード回路のサンプル複雑度低減を明示的に証明し、量子近似最適化アルゴリズムと量子カーネル法においてこれらの利点を実証的に検証する。

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