Estimación de Amplitud

La estimación de amplitud determina la amplitud (y por tanto la probabilidad) asociada a un resultado específico de un circuito cuántico usando cuadráticamente menos evaluaciones de circuito de las que necesitaría el muestreo clásico de Monte Carlo para la misma precisión estadística, el mismo patrón de aceleración cuadrática que explota el algoritmo de Grover para la búsqueda, y de hecho el algoritmo original se construye directamente sobre la técnica de amplificación de amplitud de Grover combinada con la estimación de fase cuántica. Mientras que los métodos de Monte Carlo reducen el error de estimación proporcionalmente a 1/√N para N muestras, la estimación de amplitud reduce el error proporcionalmente a 1/N para N llamadas al circuito subyacente, que es la fuente de la ventaja propuesta. Esta es la base teórica de la mayoría de las aplicaciones cuánticas propuestas en finanzas, en particular la valoración de derivados y la estimación de riesgo de carteras, ambas reducibles clásicamente a estimación de Monte Carlo. El algoritmo original requiere los mismos circuitos profundos basados en estimación de fase con los que lucha el hardware a corto plazo, razón por la cual la mayoría de las implementaciones actuales usan variantes iterativas o basadas únicamente en amplificación de amplitud, que intercambian parte de la aceleración teórica por circuitos lo bastante superficiales como para ejecutarse en dispositivos NISQ.