A integração de Monte Carlo - o processo de estimar numericamente a média de uma distribuição de probabilidade pela média de amostras - é usada na análise de risco financeiro, desenvolvimento de medicamentos, logística da cadeia de suprimentos e outras aplicações.
“Agora somos capazes de alcançar o que antes era apenas uma aceleração quântica teórica”, diz o pesquisador do CQC Steven Herbert, “isso é algo que nenhum dos algoritmos de integração quântica Monte Carlo (QMCI) existentes pode fazer sem uma sobrecarga substancial que processa os métodos atuais inutilizável."
'Este artigo propõe um método de integração quântica de Monte-Carlo que retém a vantagem quântica quadrática completa, sem exigir que qualquer aritmética ou a transformada de Fourier quântica seja realizada no computador quântico', diz o anúncio CQC, 'nenhuma proposta anterior para a integração quântica de Monte-Carlo alcançou tudo isso de uma vez. O coração do método proposto é uma decomposição em série de Fourier da soma que se aproxima da expectativa na integração de Monte-Carlo, com cada componente então estimado individualmente usando estimativa de amplitude quântica. O resultado principal é apresentado como declaração teórica de vantagem assintótica, e resultados numéricos também são incluídos para ilustrar os benefícios práticos do método proposto. '
O papel do CQC pode ser vermelho aqui.