가우시안 보스 샘플링 문제는 n개의 작은 공이 n개의 가방에 무작위로 떨어지는 것을 계산한 다음 각 가방에 작은 공이 하나만 있을 확률을 푸는 것입니다. 이 질문은 간단해 보이지만 현재 인간의 고전적 컴퓨팅 능력으로는 평균적으로 55개의 공이 55개의 가방에 들어갈 확률을 확실히 계산할 수 없습니다.
수학적 용어로 설명하면 Gaussian Bose 샘플링 문제는 n차원 랜덤 행렬의 곱의 합을 계산하는 것과 수학적으로 동일합니다. 행렬의 곱합 공식은 계산 방법 분야에서 난제이며, 많은 연구 논문과 결론이 있습니다. 행렬의 요소에 일정한 규칙성이 있으면 단순화 및 최적화 알고리즘이 있을 수도 있습니다. 그러나 행렬의 요소가 가우스 독립이고 동일하게 분포된 경우 랜덤 행렬의 곱합 공식은 지수 복잡도 문제여야 합니다.
행렬의 곱의 합 계산은 다양한 분야에 적용됩니다. 예를 들어 일부 인공 지능 컨볼루션 네트워크 최적화는 결국 곱의 합 계산 문제로 수렴됩니다. 행렬의 곱의 합을 계산하는 문제를 실제로 해결할 수 있다면 매우 의미가 있을 것입니다.