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特殊分布的马尔可夫链的量子混合。 (英语) Zbl 1452.82040号

摘要:不可约、时间可逆马尔可夫链(MC)的平稳分布的准备是许多解决算法难题的启发式方法的基本组成部分。据推测,经典混合过程的量子模拟可以在实现这种平稳分布时提供一般的二次加速。这样的加速还意味着一系列启发式算法的加速。然而,到目前为止,真正的二次加速仅在特殊类别的MC中得到证明。这些结果通常预先假定MC的基础图的规则结构,以及转移概率的规则性。在这项工作中,我们证明了一类MC的真正二次加速,其中限制仅限于平稳分布的形式,而不是直接限制MC结构本身。特别地,我们证明了当预先知道分布相对于状态空间上的已知阶数单调递减时,可以实现有效混合。接下来,我们展示了我们的方法扩展到更广泛的一类分布,其中只有分布形状的一小部分是单调的。我们的方法建立在转移算子的Szegedy型量子化的基础上。

MSC公司:

82立方米 蒙特卡罗方法在统计力学问题中的应用
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
81S22号 开放系统、简化动力学、主方程、消相干
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