An End-to-End Hybrid Quantum--Classical Sampling Workflow for Discrete Markov Random Fields: A Reproducible Case Study
本論文は、振幅符号化量子サンプリングが、小規模な離散マルコフ確率場に対して古典的なMCMCよりも回路呼び出しあたりの実効サンプルサイズにおいて高い値を提供する一方で、指数関数的な前処理コストおよび古典的なテンソルネットワーク近似と比較して著しく低い状態準備忠実度のために、古典的手法に対するウォールクロック上の優位性を持たないことを示している。