近日，本源量子團隊在量子基礎算術領域取得重要進展，提出了一種基于量子傅里葉變換（QFT）的量子-經(jīng)典整數(shù)比較器和模數(shù)運算算法，能夠減少含噪聲中等規(guī)模的量子計算機（NISQ）計算資源需求，是目前最優(yōu)的量子比特資源利用方式之一。該成果將為整數(shù)因子分解、優(yōu)化和金融風險分析等領域的研究和應用帶來新機遇。

該成果《An improved QFT-based quantum comparator and extended modular arithmetic using one ancilla qubit》于2023年10月9日發(fā)表在國際權威期刊《New Journal of Physics》上，本源量子為該論文第一單位。

在量子計算實際過程中，研究人員通常會進行比較和模數(shù)運算，這些是基礎常見的算法組件，在整數(shù)因子分解、優(yōu)化問題和金融風險分析等領域有著廣泛應用，這些應用通常需要大量的輔助量子比特來實現(xiàn)后續(xù)計算。為了避免過多資源消耗問題，該團隊研究人員提出了一種基于量子傅里葉變換（QFT）的量子-經(jīng)典整數(shù)比較器和模數(shù)運算算法。

研究顯示，該算法不僅可以在不需要輔助比特的情況下對量子整數(shù)和另一個經(jīng)典/量子整數(shù)進行比較，還可以將其擴展到只需一個輔助比特的量子模加運算。該算法使得計算資源的需求大大降低，為在資源受限的含噪聲中等規(guī)模量子計算機上實現(xiàn)這類應用提供了可行性。研究人員還分析了當前模加法電路的限制，改進了模數(shù)運算電路，并將其擴展到處理整個n量子比特空間中的任意量子狀態(tài)。這一改進拓展了原有模運算的應用范圍，提高了該算法的實用性。

研究結果表明，基于QFT的量子-經(jīng)典整數(shù)比較器和模數(shù)運算算法能夠有效地減少計算資源的需求，并有助于在含噪聲中等規(guī)模的量子計算機上實現(xiàn)更多的實際應用。這項重要的研究成果將為整數(shù)因子分解、優(yōu)化和金融風險分析等領域的研究和應用帶來新的機遇，對量子計算領域的發(fā)展具有深遠的意義，有望推動量子計算技術的實用化進程。

本源量子已在國內率先成立首個量子金融應用生態(tài)聯(lián)盟，上線國內首個面向專業(yè)開發(fā)者的量子金融算法庫，算法研究廣泛涉及金融衍生品定價、投資策略、股票預測、風險分析、債務違約預警、金融系統(tǒng)網(wǎng)絡監(jiān)控和故障溯因等諸多實際金融應用場景，曾在高頻量化交易領域提出首個基于協(xié)整性檢驗的高頻統(tǒng)計套利量子算法，相關研究成果發(fā)表在國際物理學領域的專業(yè)期刊New Journal of Physics。