Monte Carlo entegrasyonu (örneklerin ortalamasını alarak bir olasılık dağılımının ortalamasını sayısal olarak tahmin etme süreci) finansal risk analizinde, ilaç geliştirmede, tedarik zinciri lojistiğinde ve diğer uygulamalarda kullanılır.
CQC araştırmacısı Steven Herbert şunları söylüyor: "Artık daha önce yalnızca teorik bir kuantum hızlandırması olan şeyi başarabiliyoruz" diyor ve şöyle devam ediyor: "Bu, mevcut kuantum Monte Carlo entegrasyonu (QMCI) algoritmalarının hiçbirinin, mevcut yöntemleri sağlayan önemli bir ek yük olmadan yapamayacağı bir şey. kullanılamaz.”
CQC duyurusunda şöyle deniyor: "Bu makale, kuantum bilgisayarda herhangi bir aritmetik veya kuantum Fourier dönüşümünün gerçekleştirilmesini gerektirmeden ikinci dereceden kuantum avantajının tamamını koruyan bir kuantum Monte-Carlo entegrasyonu yöntemi önermektedir." kuantum Monte-Carlo entegrasyonu bunların hepsini birden başardı. Önerilen yöntemin kalbi, Monte-Carlo entegrasyonundaki beklentiye yaklaşan toplamın Fourier serisi ayrıştırmasıdır; her bileşen daha sonra kuantum genlik tahmini kullanılarak ayrı ayrı tahmin edilir. Ana sonuç, asimptotik avantajın teorik ifadesi olarak sunuldu ve önerilen yöntemin pratik faydalarını göstermek için sayısal sonuçlar da dahil edildi.'
CQC'nin kağıdı burada kırmızı olabilir.