Quantinuum napoveduje integracijski motor Quantum Monte Carlo - Analiza novic o visokozmogljivem računalniškem | znotraj HPC

Quantinuum napoveduje integracijski mehanizem Quantum Monte Carlo – Analiza novic o visokozmogljivem računalniškem | znotraj HPC

Quantinuum napoveduje integracijski motor Quantum Monte Carlo - Analiza novic o visokozmogljivem računalniškem | znotraj HPC PlatoBlockchain Data Intelligence. Navpično iskanje. Ai.
CAMBRIDGE, Združeno kraljestvo, 12. september 2023 – Quantum računalniško podjetje Quantinuum je sporočilo, da je objavilo podrobnosti o njihovem motorju Quantum Monte Carlo Integration (QMCI). Podjetje je dejalo, da se QMCI uporablja za probleme, ki nimajo analitične rešitve, kot je določanje cen finančnih izvedenih finančnih instrumentov ali simulacija rezultatov eksperimentov fizike delcev z visoko energijo.
Orodje QMCI, ki uporablja kvantne algoritme, bo kvantnim računalnikom omogočilo učinkovitejše in natančnejše izvajanje ocen kot enakovredna klasična orodja, so sporočili iz Quantinuuma in sklepali na kvantno prednost v zgodnji fazi na področjih, kot so cene izvedenih finančnih instrumentov, izračuni tveganja portfelja in regulativno poročanje. Bela knjiga, ki podpira novo orodje, razkriva, da ima QMCI prednost računalniške kompleksnosti pred klasičnim MCI, in nakazuje, da ima motor potencial, da zagotovi kvantno uporabnost v svoji trenutni obliki.
Beli papir, Modularni motor za integracijo Quantum Monte Carlo, je bil na voljo na arXiv in med drugim podrobno opisuje "izboljšani P-builder", orodje za konstruiranje kvantnih vezij, ki predstavlja običajne računalniške metode, ki se uporabljajo v financah. Bela knjiga tudi predlaga, kako bi lahko uporabniki novega orodja pridobili kvantno prednost, ne da bi pri tem ogrozili statistično robustnost v naslednjih ocenah.
Ilyas Khan, glavni produktni direktor podjetja Quantinuum je dejal: »Quantinuumov end-to-end QMCI motor – prva popolna kvantna rešitev, ponuja možnost takojšnjega povečanja produktivnosti uporabnikov v vsaj dveh sektorjih: bančnih in finančnih institucijah ter znanstvenikov, ki pričakujejo, da jim bodo kvantni računalniki pomagali obdelati ogromne količine podatkov, ustvarjenih na eksperimentalnih področjih, kot je fizika visokih energij. Naš motor QMCI je vrhunec dolgoletnega dela naše ekipe za algoritme in poudarja, kako bodo kvantni računalniki nudili praktično uporabnost. Z napredkom kvantne računalniške strojne opreme naš modularni pristop tudi 'pripravlja' motor za prihodnost.«
Motor ima štiri module – nalaganje verjetnostnih porazdelitev in naključnih procesov kot kvantnih vezij; programiranje najrazličnejših finančnih izračunov; programiranje različnih statističnih količin (npr. povprečja, variance in drugih); in oceno kvantne amplitude, ki je glavni vir računalniške prednosti v QMCI. Motor ima a način vira, ki natančno kvantificira natančne kvantne in klasične vire, potrebne za uporabniško določene izračune – funkcija, ki je bistvena za napovedovanje, kdaj bodo določene aplikacije uživale kvantno prednost. Tako članek razkriva neposreden pogled na kvantne prednosti in zaključuje, da bodo uporabniki koristne koristi dosegli še prej.
Dr Steven Herbert je dejal: »Mehanizm QMCI se odziva na hitro rastoče povpraševanje po orodjih, ki globalnim organizacijam v financah in drugih sektorjih pomagajo raziskati in oceniti svojo pot do kvantne prednosti. Klasična integracija Monte Carlo je prednostna metoda na številnih računalniških področjih, kjer analitične rešitve niso na voljo, in splošno priznano je, da bodo imele te metode kvantno prednost. Z modularnim pristopom bomo te znanstvene in finančne strokovnjake opremili s platformo, ki jih bo v prihodnjih letih prilagodljivo podpirala s hitrim tehnološkim napredkom.«
Nova bela knjiga določa področja, ki bodo imela koristi od razvoja QMCI, poleg financ, vključno z doseganjem učinkovitosti v dobavni verigi in logistiki, proizvodnji in prenosu energije ter podatkovno intenzivnimi področji znanosti, kot je reševanje visokodimenzionalnih integralov. v fiziki visokih energij. Zaključuje, da lahko primeri uporabe, kot sta ocenjevanje in napovedovanje, koristijo novemu mehanizmu QMCI v njegovi trenutni obliki.

Časovni žig:

Več od Znotraj HPC