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一项最新的研究声称，量子计算机现在已经足够强大，可以运行蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulations），并解决金融、机器人、气候变化和药物发现领域的业务问题。该研究来自业界的三大组织强强联手实践，分别是金融巨头高盛、先进的量子计算软件提供商QC Ware以及拥有当前规模最大的离子阱量子计算系统硬件供应商IonQ。通过高盛提供金融专业知识，QC Ware 工程师编写量子算法，IonQ 提供量子硬件，其目标是测试量子计算机运行蒙特卡罗模拟的能力。通过实验，QC Ware 、高盛以及IonQ共同宣布，声称量子计算机现在已经足够强大，可以运行这些模拟并解决金融、机器人、气候变化和药物发现领域的业务问题。并于9月20日提交了一份标题为《Low depth amplitude estimation on a trapped ion quantum computer》的研究论文供同行评审[X]。蒙特卡罗方法（英语：Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法[X]。 
图｜蒙特卡罗模拟（来源：investopedia） 蒙特卡罗方法在金融工程学、宏观经济学、生物医学、计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）、机器学习等领域应用有着广泛的应用[x]。蒙特卡罗模拟估计不确定事件的可能结果。这种方法可以更容易地看到单个因素对特定结果的影响。这些模拟通常会运行数千次以提供一系列可能的结果。IonQ 总裁Peter Chapman说：“你可以利用这项工作来比较苹果股票和微软股票，以确定苹果什么时候发生变化，以及微软股票会发生什么变化。量子计算机可以捕捉到经典计算机所缺乏的模型的更精细点。”QC Ware 国际量子算法负责人 Iordanis Kerenidis 在一份新闻稿中表示，这项最新研究表明，降低硬件要求的算法与更强大的最新量子计算机相结合，使运行蒙特卡罗模拟成为可能。实验在最新一代的 IonQ 量子处理单元 (QPU) 上进行，与前几代相比具有更高的保真度和吞吐量。这允许在更短的时间内运行更深的量子线路。这些特性的结合使得首次运行这种性质的算法成为可能。高盛量子研究主管William表示，高盛正在研究可能对战略投资决策产生重大影响的企业用例。QC Ware 和高盛团队正在设计量子算法，表示公司可以用它来评估各种金融工具的风险并模拟价格。这一概念验证加快了量子计算在金融、气候变化和药物发现等领域的应用进程，为量子计算的商业化道路迈出了重大的一步。[1]https:///abs/2109.09685[2]https://zh./wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95[3]https://zh./wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95#cite_note-1声明：此文出于传递更多信息。若有错误或侵权，请联系
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