Monte Carlo-integratie - het proces van het numeriek schatten van het gemiddelde van een kansverdeling door middel van steekproeven - wordt gebruikt in financiële risicoanalyse, medicijnontwikkeling, logistiek van de toeleveringsketen en andere toepassingen.
"We zijn nu in staat om te bereiken wat voorheen alleen een theoretische kwantumversnelling was", zegt CQC-onderzoeker Steven Herbert, "dat is iets dat geen van de bestaande kwantum Monte Carlo-integratie (QMCI)-algoritmen kan doen zonder substantiële overhead die de huidige methoden mogelijk maakt onbruikbaar."
'Dit artikel stelt een methode van kwantum Monte-Carlo-integratie voor die het volledige kwadratische kwantumvoordeel behoudt, zonder dat rekenkunde of de kwantum Fourier-transformatie op de kwantumcomputer hoeft te worden uitgevoerd', zegt de CQC-aankondiging, 'geen eerder voorstel voor quantum Monte-Carlo-integratie heeft dit allemaal tegelijk bereikt. Het hart van de voorgestelde methode is een Fourier-reeksdecompositie van de som die de verwachting in Monte-Carlo-integratie benadert, waarbij elke component vervolgens afzonderlijk wordt geschat met behulp van kwantumamplitudeschatting. Het belangrijkste resultaat wordt gepresenteerd als een theoretische verklaring van asymptotisch voordeel, en numerieke resultaten zijn ook opgenomen om de praktische voordelen van de voorgestelde methode te illustreren.'
Het papier van CQC kan hier rood zijn.