Quantinuum объявляет о выпуске механизма интеграции Quantum Monte Carlo – анализ новостей высокопроизводительных вычислений | внутриHPC

КЕМБРИДЖ, Великобритания, 12 сентября 2023 г. – Компания Quantinuum, занимающаяся квантовыми вычислениями, сообщила, что опубликовала подробную информацию о своем механизме квантовой интеграции Монте-Карло (QMCI). Компания заявила, что QMCI применяется к проблемам, которые не имеют аналитического решения, таким как ценообразование финансовых производных или моделирование результатов экспериментов по физике частиц высоких энергий.

По словам Quantinuum, инструмент QMCI, использующий квантовые алгоритмы, позволит квантовым компьютерам выполнять оценки более эффективно и точно, чем эквивалентные классические инструменты, что дает квантовое преимущество на ранней стадии в таких областях, как ценообразование производных финансовых инструментов, расчет рисков портфеля и нормативная отчетность. В официальном документе, поддерживающем новый инструмент, показано, что QMCI имеет преимущество в вычислительной сложности по сравнению с классическим MCI, и предполагается, что у механизма есть потенциал для обеспечения квантовой полезности в его нынешней форме.

Белая книга, Модульная машина для квантовой интеграции Монте-Карло, был доступен на arXiv и подробно описывает, среди прочего, «расширенный P-builder», инструмент для построения квантовых схем, представляющих собой обычные вычислительные методы, используемые в финансах. В официальном документе также предлагается, как пользователи нового инструмента могут получить квантовое преимущество без ущерба для статистической надежности последующих оценок.

Ильяс Хан, директор по продукту квантинуум сказал: «Сквозной механизм QMCI компании Quantinuum — первое в истории комплексное квантовое решение, предлагает перспективу немедленного повышения производительности пользователей, по крайней мере, в двух секторах: банковских и финансовых учреждениях, а также учёных, которые ожидают, что квантовые компьютеры им помогут». обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых в экспериментальных областях, таких как физика высоких энергий. Наш механизм QMCI является кульминацией многолетней работы нашей команды алгоритмов и показывает, какую практическую полезность могут предложить квантовые компьютеры. Наш модульный подход также «защищает» двигатель от будущего по мере развития аппаратного обеспечения квантовых вычислений».

Движок имеет четыре модуля — загрузка вероятностных распределений и случайных процессов в виде квантовых схем; программирование самых разнообразных финансовых расчетов; программирование различных статистических величин (например, среднего значения, дисперсии и других); и оценка квантовой амплитуды, которая является основным источником вычислительных преимуществ в QMCI. Двигатель оснащен ресурсный режим, которая точно определяет количество точных квантовых и классических ресурсов, необходимых для пользовательских вычислений — функция, которая важна для прогнозирования того, когда определенные приложения получат квантовое преимущество. Таким образом, в статье раскрывается прямая видимость квантового преимущества и делается вывод, что пользователи смогут достичь полезных преимуществ еще раньше.

Доктор Стивен Герберт сказал: «Механизм QMCI отвечает быстро растущему спросу на инструменты, которые помогают глобальным организациям в финансовом и других секторах исследовать и оценивать свой путь к квантовому преимуществу. Классическая интеграция Монте-Карло является предпочтительным методом в ряде вычислительных областей, где аналитические решения недоступны, и широко признано, что эти методы имеют квантовое преимущество. Применяя модульный подход, мы предоставим этим научным и финансовым специалистам платформу, которая будет гибко поддерживать их благодаря быстрому технологическому прогрессу в ближайшие годы».

В новом официальном документе излагаются области, которые могут получить выгоду от развития QMCI, помимо финансов, включая достижение эффективности цепочек поставок и логистики, производство и передачу энергии, а также области науки с интенсивным использованием данных, такие как решение многомерных интегралов. по физике высоких энергий. В заключение делается вывод, что такие варианты использования, как оценка и прогнозирование, могут извлечь выгоду из нового механизма QMCI в его текущей форме.