🔵 Actualización bayesiana en BosonSampling

1st December 2020 at 10:39pm
bayes bosonsampling

Para generar la talba de probabilidades, se necesita muestrear de las distribuciones B y F para obtener R. P((R>1)B)=0.631P((R<1)B)=0.369P((R>1)F)=0.355P((R<1)F)=0.645 \begin{array}{l} P\left(\left(R^{*}>1\right) \mid \mathcal{B}\right)=0.631 \\ P\left(\left(R^{*}<1\right) \mid \mathcal{B}\right)=0.369 \\ P\left(\left(R^{*}>1\right) \mid \mathcal{F}\right)=0.355 \\ P\left(\left(R^{*}<1\right) \mid \mathcal{F}\right)=0.645 \end{array}

y se actualiza de la siguiente forma:

P(HR)=P(RH)P(H)P(R) P\left(\mathcal{H} \mid R^{*}\right)=\frac{P\left(R^{*} \mid \mathcal{H}\right) P(\mathcal{H})}{P\left(R^{*}\right)}

Notar que esto solo corresponde al caso 33 fotones en 99 modos.

Fuente: on the experimental verification of quantum complexity in linear optics