Effizienter Quantenalgorithmus für lineare Programmierung mittels Innere-Punkte-Methoden

Wir beschreiben einen Quantenalgorithmus, der auf einer Innere-Punkte-Methode basiert und lineare Programme mit n Ungleichheitsbeschränkungen und d Variablen löst. Der Algorithmus gibt eine ε-optimale Lösung in Zeit √n · poly(d, log(n), log(1/ε)) aus, was für "lange" lineare Programme (n ≫d) sublinear ist.