Cambridge Quantum开发算法 加速金融概率分布的量子运算

CAMBRIDGE QuantumComputing(CQC)今日宣布发现一种新算法，可加速量子蒙特卡洛整合，以缩短量子运算优越性的时间，并确认量子运算对金融行业的重要性。

蒙特卡洛整合(Monte Carlo integration)是一种透过平均样本估计概率分布的过程，主要用于财务风险分析、药品开发、供应链物流及其他业务及科学应用，但通常需要许多小时的持续运算才可完成。这是作为现代世界基础的运算机器中至关重要的方面。

CQC资深研究科学家Steven Herbert在论文预印本中发表的详细算法解决了这个问题，该论文介绍了如何消除历史挑战，并完全获得二次量子运算优越性。

Herbert表示：「这种新算法是一项历史性进步，可扩展量子蒙特卡洛整合，并可在NISQ时代及未来进行应用。凭借该算法，我们现在能够将之前理论上的量子速度提升变为现实。 现有的量子蒙特卡洛整合(QMCI)算法必须在有大量开销的支持下才可实现这一目标，因此导致现有方法不可用。」

Cambridge QuantumComputing行政总裁Ilyas Khan表示：「这对CQC的科学家来说是一项令人印象深刻的突破，对金融行业和许多其他行业都具有巨大价值，并能持续带来创新，助力我们实现在量子运算领域的全球领先地位。」