Una cita más reciente para los teoremas de la jerarquía de tiempo es "Una jerarquía de tiempo genérica para modelos semánticos con un consejo" de Dieter van Melkebeek y Konstantin Pervyshev que puede obtener de la página web de Dieter. Las técnicas allí dan una jerarquía de tiempo con 1 bit de asesoramiento para "cualquier modelo semántico razonable" de computación, incluidos los algoritmos cuánticos.
Además, normalmente es relativamente fácil obtener una jerarquía para los problemas prometedores calculados por los modelos semánticos. Un problema de promesa solo requiere un algoritmo para "comportarse bien" (por ejemplo, tener un error acotado) en algunas entradas, aquellas que se eligen para ser parte del problema de promesa. Para las entradas no elegidas como parte de la promesa, el algoritmo puede comportarse de manera arbitraria (por ejemplo, no tener un error acotado). Una jerarquía para problemas de promesa es un resultado del folklore; Dieter van Melkebeek y Jeff Kinne (yo mismo) ofrecen una prueba de la configuración de BPP en "Resultados de la jerarquía espacial para modelos aleatorios y otros modelos semánticos" que puede obtener de Dieter o de mi página web. Esto debería aplicarse también a los algoritmos cuánticos.
Entonces, la respuesta es que los teoremas de jerarquía decente son conocidos por los algoritmos cuánticos que reciben 1 bit de consejo o pueden ignorar entradas problemáticas. Algunas de las técnicas para estos resultados se basan en las propiedades de los algoritmos aleatorios. Sería interesante tratar de explotar las propiedades de los algoritmos cuánticos en el área de los teoremas de jerarquía.
Un área algo relacionada donde hay resultados específicos para los algoritmos cuánticos es el área de los límites inferiores del espacio de tiempo. Hay una encuesta realizada por Dieter van Melkebeek: "Una encuesta de límites más bajos para la satisfacción y los problemas relacionados".