Alle Quantenalgorithmen und nicht beschränkt auf z.B. Quantenoptimierung (siehe Beispiele unten). Insbesondere werden Quantencomputer-Algorithmen für bestimmte Probleme (z.B. NP-Probleme) in die Gruppe G06N 10/60 klassifiziert. Zu den auf Quantenoptimierung basierenden Algorithmen gehören auch sogenannte “hybride quantenklassische Algorithmen”. Die physikalischen Realisierungen eines bestimmten Algorithmus (siehe Beispiel unten) werden sowohl nach G06N 10/40 als auch nach G06N 10/60 klassifiziert. Quantenalgorithmen fallen typischerweise in eine der folgenden Kategorien: basierend auf Amplitudenverstärkung (z.B. Grover-Algorithmus), basierend auf Fourier- oder Hadamard-Transformationen (z.B. Shor-Algorithmus, Simon-Algorithmus, Deutsch-Josza-Algorithmus, Quantenphasenschätzungsalgorithmus [Quantum Phase Estimation Algorithm, QPEA] oder Quanteneigenwertschätzungsalgorithmus [Quantum Eigenvalue Estimation Algorithm]), Quantenoptimierung (z.B. Quanten-Annealing [Quantum Annealing], Ising-Computer [Ising Machines], Variational Quantum Eigensolver [VQE], Quantum Alternating Operator Ansatz [QAOA], Quantum Approximate Optimisation Algorithm), einschließlich hybrider quantenklassischer Algorithmen (z.B. Quantum Machine Learning, auf maschinellem Lernen basierende Quantenalgorithmen), Quantum-Walk / Quantum-Random-Walk.