使用量子计算机对经典贝叶斯网络进行重要性采样与Metropolis-Hastings采样
量子物理
2008-11-13 v1
摘要
重要性采样和Metropolis-Hastings采样（其中Gibbs采样是一种特殊情况）是两种常用于对多变量概率分布（即贝叶斯网络）进行采样的方法。迄今为止，贝叶斯网络的采样都是在传统的“经典计算机”上进行的。在本文中，我们提出了在量子计算机上对经典贝叶斯网络进行重要性采样和Metropolis-Hastings采样的方法。
引用
@article{arxiv.0811.1792,
title = {Use of a Quantum Computer to do Importance and Metropolis-Hastings Sampling of a Classical Bayesian Network},
author = {Robert R. Tucci},
journal= {arXiv preprint arXiv:0811.1792},
year = {2008}
}
备注
41 pages (files: 1.tex, 3.sty, 8.eps)