論文の概要: Efficient classical algorithm for estimating linear statistics of Boson Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.35447v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 15:42:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-02 05:19:10.272772
• Title: Efficient classical algorithm for estimating linear statistics of Boson Sampling
• Title（参考訳）: ボソンサンプリングの線形統計量推定のための効率的な古典的アルゴリズム
• Abstract要約: 本稿では, ボソンサンプリング器の線形統計を加法誤差で近似する, 効率的な古典的アルゴリズムを提案する。 本稿では,ボソンサンプリングに基づく一方向関数を古典的に評価する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13683072934528265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Boson Sampling is a prominent candidate for the demonstration of quantum computational advantage but it remains unclear whether a large-scale boson sampler can find useful computational applications. The challenge is that to use a boson sampler to estimate, for example, a physical observable, it is necessary to coarse grain the outcome distribution, owing to the exponential size of the outcome space and the anti-concentration properties of the Boson Sampling distribution. In this work, we analyse the complexity of a specific type of coarse-graining of Boson Sampling distributions based on linear functions of the output photon occupation numbers, which we refer to as linear statistics. We present an efficient classical algorithm for approximating linear statistics of boson samplers within additive error for different kinds of input states, such as Fock states and squeezed states. This allows us to unify in the same framework recent results on efficient quantum-inspired classical algorithms for simulating molecular vibronic spectra, or efficient classical approximations of coarse-grained distributions based on detector binning. Additionally, we show how our algorithm can be used to classically evaluate a proposed one-way function based on Boson Sampling, while other proposals for cryptographic applications escape our classical simulation techniques. We leave open the question of classical simulability of non-linear statistics and connect it to the problem of computing transition amplitudes of linear-optical circuits with one layer of interactions.
• Abstract（参考訳）: ボーソンサンプリングは量子計算の優位性の実証の有力候補であるが、大規模なボーソンサンプリングが有用な計算応用を見出すことができるかどうかは不明である。 問題となるのは、例えば物理観測可能なボソンサンプリング器を推定するためには、結果空間の指数的な大きさとボソンサンプリング分布の反集中性のために、結果分布を粗くする必要があります。 本研究では、出力光子占有数の線形関数に基づいて、ボソンサンプリング分布の特定の種類の粗粒化の複雑さを分析し、線形統計学と呼ぶ。 本稿では,フォック状態や圧縮状態などの異なる入力状態に対して,ボソンサンプリング器の線形統計を加算誤差で近似する,効率的な古典的アルゴリズムを提案する。 これにより、分子ビブロニックスペクトルをシミュレートする効率的な量子インスパイアされた古典的アルゴリズムや、検出器の双晶に基づく粗粒度分布の効率的な古典的近似について、同じ枠組みで最近の結果を統一することができる。 さらに、ボソンサンプリングに基づく一方向関数を古典的に評価するために、我々のアルゴリズムをどのように利用できるかを示す一方、暗号アプリケーションのための他の提案は、我々の古典的なシミュレーション技術から逃れることができる。 非線形統計学の古典的シミュラビリティに関する疑問を開き、線形光学回路の遷移振幅の計算問題と相互作用する。

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