一項最新的研究聲稱，量子計算機現在已經足夠強大，可以執行蒙特卡羅模擬（Monte Carlo simulations），並解決金融、機器人、氣候變化和藥物發現領域的業務問題。
該研究來自業界的三大組織強強聯手實踐，分別是金融巨頭高盛、先進的量子計算軟體提供商QC Ware以及擁有當前規模最大的離子阱量子計算系統硬體供應商IonQ。 透過高盛提供金融專業知識，QC Ware 工程師編寫量子演算法，IonQ 提供量子硬體，其目標是測試量子計算機執行蒙特卡羅模擬的能力。
透過實驗，QC Ware 、高盛以及IonQ共同宣佈，聲稱量子計算機現在已經足夠強大，可以執行這些模擬並解決金融、機器人、氣候變化和藥物發現領域的業務問題。 並於9月20日提交了一份標題為《Low depth amplitude estimation on a trapped ion quantum computer》的研究論文供同行評審[1]。
蒙特卡羅方法（英語：Monte Carlo method），也稱統計模擬方法，是1940年代中期由於科學技術的發展和電子計算機的發明，而提出的一種以機率統計理論為指導的數值計算方法。是指使用隨機數（或更常見的偽隨機數）來解決很多計算問題的方法[2]。
圖｜蒙特卡羅模擬（來源：investopedia）
蒙特卡羅方法在金融工程學、宏觀經濟學、生物醫學、計算物理學（如粒子輸運計算、量子熱力學計算、空氣動力學計算）、機器學習等領域應用有著廣泛的應用[3]。
蒙特卡羅模擬估計不確定事件的可能結果。這種方法可以更容易地看到單個因素對特定結果的影響。這些模擬通常會執行數千次以提供一系列可能的結果。
IonQ 總裁Peter Chapman說：“你可以利用這項工作來比較蘋果股票和微軟股票，以確定蘋果什麼時候發生變化，以及微軟股票會發生什麼變化。量子計算機可以捕捉到經典計算機所缺乏的模型的更精細點。” QC Ware 國際量子演算法負責人 Iordanis Kerenidis 在一份新聞稿中表示，這項最新研究表明，降低硬體要求的演算法與更強大的最新量子計算機相結合，使執行蒙特卡羅模擬成為可能。
實驗在最新一代的 IonQ 量子處理單元 (QPU) 上進行，與前幾代相比具有更高的保真度和吞吐量。這允許在更短的時間內執行更深的量子線路。這些特性的結合使得首次執行這種性質的演算法成為可能。
更詳細的技術細節可在研究論文中進行檢視。 高盛量子研究主管William表示，高盛正在研究可能對戰略投資決策產生重大影響的企業用例。 QC Ware 和高盛團隊正在設計量子演算法，表示公司可以用它來評估各種金融工具的風險並模擬價格。
這一概念驗證加快了量子計算在金融、氣候變化和藥物發現等領域的應用程序，為量子計算的商業化道路邁出了重大的一步。
論文：https://arxiv.org/abs/2109.09685
封面：investopedia
引用：
[1]https://arxiv.org/abs/2109.09685
[2]https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95
[3]https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95#cite_note-1
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