Core Concepts
量子ソースシミュレーションでは、古典的な共通ランダム化を使用するシナリオと比較して、より広範な分布を生成できることが示された。特に、出力が非二値の場合、量子優位性が存在する。
Abstract
本研究では、非対話型ソースシミュレーション(NISS)の2つのバリエーションを考察した。
量子エンタングルメントを利用したEA-NISSシナリオ
古典的な共通ランダム化を利用したCR-NISSシナリオ
まず、出力が二値の場合、EA-NISSとCR-NISSの生成可能な分布集合は等しいことを示した。つまり、二値出力のNISSシナリオでは量子優位性はない。
次に、出力が非二値の場合を検討した。CR-NISSシナリオで生成可能な分布集合は、EA-NISSシナリオで生成可能な分布集合の中で測度ゼロの集合であることを示した。つまり、非二値出力のNISSシナリオでは量子優位性が存在する。
Stats
EA-NISSシナリオでは、CR-NISSシナリオと比較して、より広範な分布を生成できる。
CR-NISSシナリオで生成可能な分布集合は、EA-NISSシナリオで生成可能な分布集合の中で測度ゼロの集合である。
Quotes
"量子ソースシミュレーションでは、古典的な共通ランダム化を使用するシナリオと比較して、より広範な分布を生成できることが示された。"
"特に、出力が非二値の場合、量子優位性が存在する。"