6月4日，本源量子宣布正式推出金融概率预测、网络监控和故障溯因新工具：量子贝叶斯算法应用程序[1]。
目前，IBM、Google等科技巨头对于贝叶斯网络的研究以理论为主，一些欧洲的量子计算公司也开始尝试借助量子计算进行贝叶斯分类，但均未实现商业化。
本源量子基于国内外经典贝叶斯网络 (以下简称CBN)的相关理论研究和实际应用成果，在调研国内外各方现有QBN研究的基础上，开发了量子贝叶斯网络应用。
该应用目前已上线至本源量子应用云平台，并完全开放给公众使用[2]。
1. 经典贝叶斯网络
CBN是一种概率图模型，是分析确定性和概率性问题非常优秀的模型之一，能够包含多种复杂的随机系统，进行计算分析决策。
CBN应用领域广泛，在模拟计算、信息分类检索、决策支持以及其他工程学问题和诸如图像处理等领域有着巨大影响力。
但局限于其经典计算的特性，CBN无法完成高效的计算及处理大规模问题。
图1｜简单贝叶斯网络 (来源：网络)
2. 量子贝叶斯网络
量子贝叶斯网络 (以下简称QBN)基于量子计算实现CBN，可以完美继承并替代CBN。
本源开放石油股价预测与银行流动性风险评估两个案例与自由探索模式展现其在复杂随机问题上QBN的优越性。
图2｜本源量子开放的QBN应用探索界面 (来源：本源量子)
QBN在应用构造了相应的量子线路图，其数据存储的量子单位是经典单位的对数级，降低了存储资源量，其量子线路概率运算简化了运算方式，降低计算复杂度。
且基于量子计算的基本特性，可以进一步拓展开发出节点重要性评估和排序等功能。
QBN是基于量子计算在传统工具进行质变的改进，在金融、互联网等行业中具有重要应用方向，进一步验证了量子计算技术对于相关行业发展的巨大意义。
目前其开发的QBN应用仅展现QBN的技术支持范围及部分基础功能，未来该应用将会向解决小规模实际问题的应用工具扩展，同时将提供相关的代码算法库供大型问题编程引用。
引用：
[1]http://www.originqc.com.cn/website/businessNewsDetail.html?newsId=274
[2]https://qcloud.originqc.com.cn/main/bayesianNetwork
声明：此文出于传递更多信息。若有错误或侵权，请联系
