Quantinuum công bố Công cụ tích hợp Quantum Monte Carlo - Tin tức điện toán hiệu suất cao Phân tích | bên trongHPC

Quantinuum công bố Công cụ tích hợp Quantum Monte Carlo – Tin tức điện toán hiệu suất cao Phân tích | bên trongHPC

Quantinuum công bố Công cụ tích hợp Quantum Monte Carlo - Tin tức về máy tính hiệu suất cao Phân tích | bên trongHPC PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.
CAMBRIDGE, Vương quốc Anh, ngày 12 tháng 2023 năm XNUMX – Công ty điện toán lượng tử Quantinuum cho biết họ đã công bố thông tin chi tiết về công cụ Tích hợp Quantum Monte Carlo (QMCI) của họ. Công ty cho biết QMCI áp dụng cho các vấn đề không có giải pháp phân tích, chẳng hạn như định giá các công cụ phái sinh tài chính hoặc mô phỏng kết quả của các thí nghiệm vật lý hạt năng lượng cao.
Quantinuum cho biết, công cụ QMCI, sử dụng thuật toán lượng tử, sẽ cho phép máy tính lượng tử thực hiện ước tính hiệu quả và chính xác hơn các công cụ cổ điển tương đương, suy ra lợi thế lượng tử ở giai đoạn đầu trong các lĩnh vực như định giá phái sinh, tính toán rủi ro danh mục đầu tư và báo cáo theo quy định. Sách trắng hỗ trợ công cụ mới tiết lộ rằng QMCI được hưởng lợi từ lợi thế về độ phức tạp tính toán so với MCI cổ điển và cho thấy động cơ này có tiềm năng mang lại tính hữu ích lượng tử ở dạng hiện tại.
Sách trắng, Công cụ mô-đun để tích hợp lượng tử Monte Carlo, đã được cung cấp trên arXiv, nêu chi tiết, cùng với các mục khác, “P-builder nâng cao”, một công cụ để xây dựng các mạch lượng tử đại diện cho các phương pháp tính toán phổ biến được sử dụng trong tài chính. Sách trắng cũng đề xuất cách người dùng công cụ mới có thể đạt được lợi thế lượng tử mà không ảnh hưởng đến độ tin cậy thống kê trong các ước tính tiếp theo.
Ilyas Khan, Giám đốc sản phẩm của Chân không lượng tử cho biết “Công cụ QMCI đầu cuối của Quantinuum – giải pháp lượng tử hoàn chỉnh đầu tiên, mang đến triển vọng tăng ngay lập tức năng suất của người dùng trong ít nhất hai lĩnh vực: tổ chức tài chính ngân hàng và các nhà khoa học mong đợi máy tính lượng tử sẽ giúp họ xử lý lượng lớn dữ liệu được tạo ra trong các lĩnh vực thực nghiệm như vật lý năng lượng cao. Công cụ QMCI của chúng tôi là thành quả sau nhiều năm làm việc của nhóm thuật toán của chúng tôi và nêu bật cách máy tính lượng tử sẽ mang lại tiện ích thiết thực. Cách tiếp cận mô-đun của chúng tôi cũng 'chứng minh tương lai' cho động cơ khi phần cứng điện toán lượng tử tiến bộ.”
Động cơ có bốn mô-đun – phân phối xác suất tải và các quá trình ngẫu nhiên dưới dạng mạch lượng tử; lập trình nhiều loại tính toán tài chính; lập trình các đại lượng thống kê khác nhau (ví dụ: giá trị trung bình, phương sai và các số khác); và ước tính biên độ lượng tử, vốn là nguồn lợi thế tính toán cốt lõi trong QMCI. Động cơ có đặc điểm là chế độ tài nguyên, định lượng chính xác các nguồn tài nguyên lượng tử và cổ điển cần thiết cho các phép tính do người dùng chỉ định – một tính năng cần thiết để dự đoán khi nào các ứng dụng cụ thể sẽ được hưởng lợi thế lượng tử. Do đó, bài báo tiết lộ tầm nhìn trực tiếp tới lợi thế lượng tử và kết luận rằng người dùng sẽ sớm đạt được những lợi ích hữu ích hơn.
Tiến sĩ Steven Herbert cho biết: “Công cụ QMCI khai thác nhu cầu ngày càng tăng nhanh về các công cụ giúp các tổ chức toàn cầu về tài chính và các lĩnh vực khác khám phá và đánh giá lộ trình hướng tới lợi thế lượng tử của họ. Tích hợp Monte Carlo cổ điển là phương pháp được ưa chuộng trong nhiều lĩnh vực tính toán nơi không có giải pháp phân tích và người ta thừa nhận rộng rãi rằng các phương pháp này sẽ được hưởng lợi từ lợi thế lượng tử. Bằng cách áp dụng cách tiếp cận theo mô-đun, chúng tôi sẽ trang bị cho các chuyên gia khoa học và tài chính đó một nền tảng hỗ trợ họ một cách linh hoạt thông qua những tiến bộ công nghệ nhanh chóng trong những năm tới.”
Sách trắng mới nêu ra các lĩnh vực được hưởng lợi từ sự phát triển của QMCI, ngoài tài chính, bao gồm đạt được hiệu quả trong chuỗi cung ứng và hậu cần, sản xuất và truyền tải năng lượng cũng như các lĩnh vực khoa học sử dụng nhiều dữ liệu như giải tích phân chiều cao. trong vật lý năng lượng cao. Nó kết luận rằng các trường hợp sử dụng như ước tính và dự báo có thể được hưởng lợi từ công cụ QMCI mới ở dạng hiện tại.

Dấu thời gian:

Thêm từ Bên trong HPC