An End-to-End Hybrid Quantum--Classical Sampling Workflow for Discrete Markov Random Fields: A Reproducible Case Study
이 논문은 진폭 인코딩 양자 샘플링이 작은 이산 마르코프 무작위 장에 대해 고전적 MCMC보다 회로 호출당 더 높은 유효 샘플 크스를 제공함에도 불구하고, 지수적인 전처리 비용과 고전적 텐서 네트워크 근사법에 비해 현저히 낮은 상태 준비 충실도로 인해 고전적 방법 대비 실제 실행 시간 측면에서의 이점을 제공하지 못한다는 것을 입증한다.