Cambridge Quantum 開發演算法以在量子電腦上加速蒙特卡洛整合

 

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-科學和技術突破為量子運算優越性提供了一個可行路線圖

英國劍橋2021年5月28日 /美通社/ -- CAMBRIDGE Quantum Computing (CQC) 今日宣佈發現一種新演算法,可加速量子蒙特卡洛整合,以縮短量子運算優越性的時間,並確認量子運算對金融行業的重要性。

蒙特卡洛整合 (Monte Carlo integration) 是一種透過平均樣本估計概率分佈的過程,主要用於財務風險分析、藥品開發、供應鏈物流及其他業務及科學應用,但通常需要許多小時的持續運算才可完成。這是作為現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 在論文預印本中發表的詳細演算法解決了這個問題,該論文介紹了如何消除歷史挑戰,並完全獲得二次量子運算優越性。

您可點擊此處,從預印本資料庫 arXiv 中獲取這篇論文。

Herbert 表示:「這種新演算法是一項歷史性進步,可擴展量子蒙特卡洛整合,並可在 NISQ 時代及未來進行應用。憑藉該演算法,我們現在能夠將之前理論上的量子速度提升變為現實。 現有的量子蒙特卡洛整合 (QMCI) 演算法必須在有大量開銷的支援下才可實現這一目標,因此導致現有方法不可用。」

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,對金融行業和許多其他行業都具有巨大價值,並能持續帶來創新,助力我們實現在量子運算領域的全球領先地位。」

關於 Cambridge Quantum Computing

Cambridge Quantum Computing (CQC) 成立於 2014 年,得到了一些世界領先的量子運算公司的支援,是量子軟件及量子演算法的全球領導者,可幫助客戶從最快速發展的量子運算硬件中取得最大收益。CQC 在英國、美國和日本均設有辦事處。如欲了解更多資訊,請瀏覽 CQC 的網頁:https://www.cambridgequantum.comLinkedIn。存取 GitHub 上的 tket Python 模組。

 

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