モンテカルロ積分 (サンプルを平均することによって確率分布の平均を数値的に見積もるプロセス) は、財務リスク分析、医薬品開発、サプライ チェーン ロジスティクスおよびその他のアプリケーションで使用されます。
CQC の研究者である Steven Herbert は、「これまでは理論上の量子高速化に過ぎなかったものを達成できるようになりました」と述べています。使用不可。」
「この論文は、量子コンピューター上で演算や量子フーリエ変換を実行する必要なしに、完全な二次量子利点を保持する量子モンテカルロ統合の方法を提案します」と CQC の発表は述べています。量子モンテカルロ統合は、これらすべてを一度に達成しました。 提案された方法の中心は、モンテカルロ積分の期待値を近似する合計のフーリエ級数分解であり、各成分は量子振幅推定を使用して個別に推定されます。 主な結果は、漸近的な利点の理論的記述として提示され、提案された方法の実際の利点を説明するために数値結果も含まれています。
CQCの用紙はここで赤くなることがあります。