複数重点サンプリングを備えた革新的な双方向パス積分モンテカルロアルゴリズムは、量子回路シミュレーションに対して優れた収束を達成し、O(nL)メモリで4096量子ビットシミュレーションを実証し、前方サンプリングと比較して2～5桁の分散改善を実現しています。
@informaq-ja.bsky.socialarxiv.org量子回路の双方向モンテカルロシミュレーション
@informaq-ja.bsky.social複数重点サンプリングを備えた革新的な双方向パス積分モンテカルロアルゴリズムは、量子回路シミュレーションに対して優れた収束を達成し、O(nL)メモリで4096量子ビットシミュレーションを実証し、前方サンプリングと比較して2～5桁の分散改善を実現しています。
@informaq-ja.bsky.social古典的シミュレート可能性≠実用的利点。本研究は、多項式時間古典アルゴリズムが現実的なシステムサイズで量子ハードウェアを上回れない可能性があることを示し、コストはワンタイムの前処理、繰り返し評価、ハードウェアアクセス価格に依存することを明らかにしている。