本源发布最新量子算法可用于金融及信息安全等重要领域

近日，本源量子团队在量子基础算术领域取得重要进展，提出了一种基于量子傅里叶变换（QFT）的量子-经典整数比较器和模数运算算法，能够减少含噪声中等规模的量子计算机（NISQ）计算资源需求，是目前最优的量子比特资源利用方式之一。该成果将为整数因子分解、优化和金融风险分析等领域的研究和应用带来新机遇。

该成果《An improved QFT-based quantum comparator and extended modular arithmetic using one ancilla qubit》于2023年10月9日发表在国际权威期刊《New Journal of Physics》上，本源量子为该论文第一单位。

在量子计算实际过程中，研究人员通常会进行比较和模数运算，这些是基础常见的算法组件，在整数因子分解、优化问题和金融风险分析等领域有着广泛应用，这些应用通常需要大量的辅助量子比特来实现后续计算。为了避免过多资源消耗问题，该团队研究人员提出了一种基于量子傅里叶变换（QFT）的量子-经典整数比较器和模数运算算法。

研究显示，该算法不仅可以在不需要辅助比特的情况下对量子整数和另一个经典/量子整数进行比较，还可以将其扩展到只需一个辅助比特的量子模加运算。该算法使得计算资源的需求大大降低，为在资源受限的含噪声中等规模量子计算机上实现这类应用提供了可行性。研究人员还分析了当前模加法电路的限制，改进了模数运算电路，并将其扩展到处理整个n量子比特空间中的任意量子状态。这一改进拓展了原有模运算的应用范围，提高了该算法的实用性。

研究结果表明，基于QFT的量子-经典整数比较器和模数运算算法能够有效地减少计算资源的需求，并有助于在含噪声中等规模的量子计算机上实现更多的实际应用。这项重要的研究成果将为整数因子分解、优化和金融风险分析等领域的研究和应用带来新的机遇，对量子计算领域的发展具有深远的意义，有望推动量子计算技术的实用化进程。

本源量子已在国内率先成立首个量子金融应用生态联盟，上线国内首个面向专业开发者的量子金融算法库，算法研究广泛涉及金融衍生品定价、投资策略、股票预测、风险分析、债务违约预警、金融系统网络监控和故障溯因等诸多实际金融应用场景，曾在高频量化交易领域提出首个基于协整性检验的高频统计套利量子算法，相关研究成果发表在国际物理学领域的专业期刊New Journal of Physics。