用于离散马尔可夫随机场的端到端混合量子-经典采样工作流：一项可复现的案例研究

从离散马尔可夫随机场（MRF）中采样是一个难题。我们研究了小规模MRF的振幅编码i.i.d.采样，其中2ⁿ个目标概率在经典上预先计算。这消除了量子指数加速，但允许与基于独立电路样本（τ ≈ 1）的经典MCMC进行清晰比较。在跨越五个图族（1k步burn-in，3k保留样本）的60个实例中，量子与单点Gibbs、块Gibbs、调谐块和并行回火的平均ESS比率分别为16.35、7.29、1.82和1.79，表明现代经典采样器大大缩小了这一差距。将O(2ⁿ)预处理摊销到墙钟时间中，精确逆CDF采样产生17.7M ESS/s，而量子采样器为488K ESS/s（平均速率36倍，每实例153倍），确认没有墙钟优势。我们表征了MCMC自相关成本，并在n ∈ {8,10,12}下对振幅编码态制备进行了基准测试。一项MPS扩展研究（n ≤ 40）表明，键维χ=32在n=40时达到F=0.721±0.059。最后，在n ∈ {8,10,12}下进行的匹配预算VQC与MPS比较显示，VQC保真度远低于MPS：在压缩10.7倍、34.1倍和113.8倍时，(F_VQC, F_MPS) = (0.31, 0.99), (0.21, 0.96), (0.17, 0.88)。