2、量子机器学习与金融优化：原理、应用与未来展望

量子机器学习与金融优化：原理、应用与未来展望

1. 量子计算与量子机器学习概述

量子计算和人工智能有望像20世纪后半叶的经典数字计算以及21世纪前二十年的互联网一样，对社会产生革命性的影响。自20世纪60年代以来，量子计算（更广泛地说，量子信息理论）一直是广泛研究的主题，但直到最近十年，硬件方面的进展才使得测试量子计算算法成为可能，并且在过去几年中，量子计算的优越性终于被实验证实。

量子机器学习结合了量子计算和人工智能，可能会带来许多令人兴奋的机会，包括在金融、医学、化学和物理学等领域的应用。目前已经取得了一些有希望的成果，例如使用参数化量子电路训练生成模型（如量子电路玻恩机）或判别模型（如量子神经网络），这些模型可用于市场生成、数据匿名化、信用评分和交易信号生成等。

2. 模拟量子计算 - 量子退火

量子退火器是一种模拟量子计算机，实现了绝热量子计算的原理，非常适合解决对经典计算机来说是NP难的复杂优化问题。优化问题在金融领域中很常见，许多监督学习和强化学习工具也通过解决优化问题进行训练。

2.1 绝热量子计算原理

• 量子绝热定理 ：该定理是绝热量子计算的基础，它描述了量子系统在缓慢变化的外部条件下，如何保持在其瞬时本征态上。
• 优化与元启发式算法 ：包括模拟退火和量子退火。模拟退火是一种经典的优化算法，通过模拟物理退火过程来寻找全局最优解。量子退火则利用量子隧穿效应，有可能更快地找到最优解。

以下是绝热量子计算原理的mermaid流程图：