发表机构
University of Maryland, College Park; QuEra Computing Inc.; University of California, Los Angeles（马里兰大学帕克分校; QuEra计算公司; 加州大学洛杉矶分校）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
提出确定性经典算法，在多项式时间内估计常数深度量子电路的输出概率，达到加性误差，优于先前指数或超多项式时间算法。
AI 中文摘要
我们给出一个确定性经典算法，在$\mathrm{poly}(n, 1/\varepsilon)$时间内估计$|\langle x|U|0^n\rangle|^2$到加性误差$\varepsilon$，其中$U$是由有界扇入和任意连通性的门组成的常数深度量子电路，$x$是任意$n$位输出字符串。这改进了先前最先进的算法，这些算法对于相同任务需要$n^{O(\log n)}$时间，当$U$是几何局域时需要$n^{O(\log\log n)}$时间，对于二维几何局域电路需要$n^{O(1)}$时间。
英文摘要
We give a deterministic classical algorithm that estimates $|\langle x|U|0^n\rangle|^2$ to additive error $\varepsilon$ in $\mathrm{poly}(n, 1/\varepsilon)$ time, where $U$ is a constant-depth quantum circuit comprised of gates with bounded fan-in and arbitrary connectivity, and $x$ is an arbitrary $n$-bit output string. This improves over prior state-of-the-art algorithms that takes $n^{O(log(n))}$ time for the same task, $n^{O(log(log(n))}$ when $U$ is geometrically local, and $n^{O(1)}$ for 2D geometrically-local circuits.
