Интеграция методом Монте-Карло - процесс численной оценки среднего вероятностного распределения путем усреднения выборок - используется в анализе финансовых рисков, разработке лекарств, логистике цепочки поставок и других приложениях.
«Теперь мы способны достичь того, что раньше было только теоретическим квантовым ускорением, - говорит исследователь CQC Стивен Герберт, - это то, что ни один из существующих алгоритмов квантовой интеграции Монте-Карло (QMCI) не может сделать без существенных накладных расходов, которые рендерит текущие методы. непригоден для использования ».
«В этой статье предлагается метод квантового интегрирования Монте-Карло, который сохраняет полное квадратичное квантовое преимущество, не требуя выполнения каких-либо арифметических операций или квантового преобразования Фурье на квантовом компьютере», - говорится в заявлении CQC, - «предыдущего предложения для квантовая интеграция Монте-Карло достигла всего этого сразу. В основе предлагаемого метода лежит разложение суммы в ряд Фурье, которая аппроксимирует математическое ожидание при интегрировании Монте-Карло, причем каждый компонент затем оценивается индивидуально с использованием оценки квантовой амплитуды. Основной результат представлен в виде теоретического утверждения асимптотического преимущества, а также включены численные результаты, чтобы проиллюстрировать практические преимущества предлагаемого метода ».
Бумага CQC может быть красной здесь.