論文の概要: Spatiotemporal quantum advantages for rare-event sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03026v1
- Date: Fri, 02 Oct 2026 09:04:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.292692
- Title: Spatiotemporal quantum advantages for rare-event sampling
- Title（参考訳）: 希土類試料の時空間量子的優位性
- Abstract要約: 本稿では,量子モデルに基づく希少なサンプリング手法を提案する。
これにより量子モデリングのメモリアドバンテージが統合される。
空間的および時間的計算複雑性を同時に減少させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.656800108822663
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In a world fraught with uncertainty, it behooves us to consider the most disastrous possible outcomes, in order that we can best mitigate against them. Often these are extreme risk events -- of high consequence, but low probability. Yet, the rarity of such events limits our ability to study them; there is a paucity of past occurrences to draw upon, and sampling such rare events from models is typically costly in time. Here, we introduce an approach for rare-event sampling based on quantum stochastic models. This integrates the memory advantages of quantum stochastic modelling -- and its associated efficient means of preparing quantum sample states -- with the `speed-ups' of quantum amplitude amplification, to yield simultaneous reductions in spatial and temporal computational complexity compared to classical Monte Carlo-based approaches.
- Abstract（参考訳）: 不確実性に悩まされた世界では、最も悲惨な結果を考えることが望まれます。
多くの場合、これは極端なリスクイベントであり、高い結果をもたらすが、確率は低い。
しかし、そのような事象の希少さは研究の能力を制限するものであり、過去の出来事が引き起こされ、モデルからそのような稀な事象をサンプリングするのには通常時間を要する。
本稿では,量子確率モデルに基づく希少なサンプリング手法を提案する。
これは量子確率モデリングのメモリ上の利点と、量子振幅増幅の「スピードアップ」と関連する量子サンプル状態を作成する効率的な手段を統合し、古典モンテカルロに基づくアプローチと比較して空間的および時間的計算の複雑さを同時に減少させる。
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