ब्लैक-बॉक्स मॉडल में, इनपुट x पर BPP मशीन के आउटपुट को निर्धारित करने की समस्या Additive त्रुटि 1/3 (कहना) के साथ E r M ( x , r ) निर्धारित करने की अनुमानित गणना समस्या है। ।
क्या बीक्यूपी के लिए भी ऐसी ही समस्या है? केन रेगन की यह टिप्पणी एक ऐसी समस्या का सुझाव देती है
आप एक एकल #P फ़ंक्शन को अंजाम देने के लिए एक BPP प्रश्न को कम कर सकते हैं, लेकिन BQP के साथ आपको जो दो #P फ़ंक्शन मिलते हैं, उन्हें और g कहते हैं । अनुमान करने वाले च और छ अलग से आपकी मदद नहीं करता है अनुमानित च - जी जब च - जी शून्य के पास है!
BQP आपको थोड़ी मदद देता है: जब एक इनपुट पर BQP प्रश्न का उत्तर हां होता है, तो आपको यह मिलता है कि f ( x ) - g ( x ) 2 m के वर्गमूल के करीब है , जहां गिनती f को परिभाषित करने की भविष्यवाणी करती है और x के लिए स्थानापन्न करने के बाद g के पास m बाइनरी चर हैं । (कोई पूर्ण-मूल्य बार नहीं हैं; "जादुई रूप से" आपको हमेशा f ( x ) > g ( x ) मिलता है । BQP, m के लिए क्वांटम सर्किट के सामान्य अभ्यावेदन के तहत। हडामर्ड गेट्स की संख्या बन जाती है।) जब उत्तर नहीं है, तो अंतर 0 के करीब है।
क्या आप BQP के पास इस तरह की समस्या का सटीक समाधान कर सकते हैं? मैं की तरह कुछ के लिए उम्मीद कर रहा हूँ: ब्लैक बॉक्स कार्यों तक पहुंच दी मानचित्रण एक्स के लिए वाई , वादा है कि ... के साथ, अनुमान च - जी के भीतर करने के लिए ε ।