量子アルゴリズムの高速古典シミュレーション

問題の量子アルゴリズムの古典的なシミュレーションが、この問題の以前に知られている古典的なアルゴリズムよりも優れている例はありますか？「パフォーマンスが優れている」とは、異なる複雑さのクラスを意味する必要はなく、単により優れたスケーリングである可能性があります。

この質問は、量子推奨アルゴリズムの効率的な古典的シミュレーションの事例に触発されました。

あなたの質問は、推薦アルゴリズムにおける最近の量子に触発された古典的な進歩に触発されました。そのようなことが最初の時ではないことに注意してください。2015年には、近似のMAX3LINでも同様の開発が行われました。以前のすべての既知の古典的アルゴリズムを上回るquanutmアルゴリズムが、より優れた古典的アルゴリズムの検索を成功させる動機となりました。しかし、私が知る限り、これらの両方の場合において、古典的なアルゴリズムは量子進化の古典的なシミュレーションのようには見えません。

以前に知られているアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを可能にする量子システムの古典的なシミュレーションを説明する論文を1つ知っています （完全な開示：著者は私の友人です）。

L. Chakhmakhchyan、NJ Cerf、R。Garcia-Patron、arXiv：1609.02416 / Physによる、正の半定値行列の永続性を推定するための量子にヒントを得たアルゴリズム 。牧師A 96、022329

これは、ボソンサンプリングによって示される、永久光学と量子光学の間の接続に基づいています。通常のアプローチとは対照的に、シミュレーションが容易であることがよく知られている状態（熱状態）を調べ、このシミュレーションを使用して、エルミート正の半正則行列のパーマネントのモンテカルロ計算を実行します。一部のクラスの行列では、このアルゴリズムは、既知の最良のアルゴリズム（Gurvitsアルゴリズム）よりも優れた近似を提供します。