Cambridge Quantum開發(fā)算法 加速金融概率分布的量子運算

CAMBRIDGE Quantum Computing(CQC)今日宣布發(fā)現(xiàn)一種新算法，可加速量子蒙特卡洛整合，以縮短量子運算優(yōu)越性的時間，并確認量子運算對金融行業(yè)的重要性。

蒙特卡洛整合(Monte Carlo integration)是一種透過平均樣本估計概率分布的過程，主要用于財務風險分析、藥品開發(fā)、供應鏈物流及其他業(yè)務及科學應用，但通常需要許多小時的持續(xù)運算才可完成。這是作為現(xiàn)代世界基礎的運算機器中至關重要的方面。

CQC資深研究科學家Steven Herbert在論文預印本中發(fā)表的詳細算法解決了這個問題，該論文介紹了如何消除歷史挑戰(zhàn)，并完全獲得二次量子運算優(yōu)越性。

Herbert表示：「這種新算法是一項歷史性進步，可擴展量子蒙特卡洛整合，并可在NISQ時代及未來進行應用。憑借該算法，我們現(xiàn)在能夠?qū)⒅袄碚撋系牧孔铀俣忍嵘優(yōu)楝F(xiàn)實。 現(xiàn)有的量子蒙特卡洛整合(QMCI)算法必須在有大量開銷的支持下才可實現(xiàn)這一目標，因此導致現(xiàn)有方法不可用?！?/p>

Cambridge Quantum Computing行政總裁Ilyas Khan表示：「這對CQC的科學家來說是一項令人印象深刻的突破，對金融行業(yè)和許多其他行業(yè)都具有巨大價值，并能持續(xù)帶來創(chuàng)新，助力我們實現(xiàn)在量子運算領域的全球領先地位?！?br/>