몬테카를로 통합 (샘플을 평균화하여 확률 분포의 평균을 수치 적으로 추정하는 프로세스)은 재무 위험 분석, 약물 개발, 공급망 물류 및 기타 응용 프로그램에 사용됩니다.
CQC 연구원 인 Steven Herbert는 "이제 우리는 이전에 이론적 인 양자 속도 향상에 불과했던 것을 달성 할 수 있습니다. 이는 기존의 양자 몬테카를로 통합 (QMCI) 알고리즘 중 어느 것도 현재 방법을 렌더링하는 상당한 오버 헤드 없이는 할 수없는 일입니다."라고 말합니다. 쓸 수 없는."
'이 논문은 양자 컴퓨터에서 수행하기 위해 어떤 산술이나 양자 푸리에 변환을 요구하지 않고 완전한 XNUMX 차 양자 이점을 유지하는 양자 몬테-카를로 통합 방법을 제안합니다.'라고 CQC 발표는 말합니다. 양자 몬테카를로 통합은이 모든 것을 한 번에 달성했습니다. 제안 된 방법의 핵심은 몬테-카를로 적분의 기대치를 근사하는 합계의 푸리에 급수 분해이며, 각 성분은 양자 진폭 추정을 사용하여 개별적으로 추정됩니다. 주요 결과는 점근 적 이점에 대한 이론적 설명으로 제시되며 제안 된 방법의 실제 이점을 설명하기 위해 수치 결과도 포함됩니다. '
CQC의 종이는 여기에서 빨간색 일 수 있습니다.