维度网讯，量子中间件开发商Haiqu与汇丰银行在同行评审期刊《物理评论研究》上发表了一项研究成果，展示了一种克服量子计算中量子态制备障碍的新方法。这项研究针对将经典数据编码为量子态的关键步骤提出解决方案，特别聚焦于金融概率分布的量子化处理，为风险评估和投资组合管理等实际应用铺平道路。

研究团队利用矩阵乘积态这一张量网络方法，成功近似了平滑函数并以之为基础构建量子电路。据论文描述，该方法使电路规模随量子比特数量线性扩展，复杂度为O(N)，而非传统方法中的指数级增长。线性扩展意味着每增加一个量子比特，电路深度仅增加一个固定增量，这使得在现有噪声中等规模量子设备上运行实用算法成为可能。

技术实现上，研究团队采用张量交叉插值法构建电路，这一降维技术无需在经典内存中存储指数级增长的数据集，从而绕过了传统量子态制备中的经典预处理瓶颈。硬件验证在IBM量子处理器上完成，涉及ibm_torino、ibm_marrakesh和ibm_kingston三个平台。研究人员成功在多达156个量子比特上执行了电路，这一规模在当前公开报道的量子态制备实验中属于较高水平。对于最多25个量子比特的较小规模测试，采样数据通过了科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验，统计学上证明了编码分布的高保真度。

应用场景聚焦于量化金融中的莱维分布建模。莱维分布是一种厚尾概率分布，金融机构用其预测极端市场事件，即通常所称的黑天鹅事件。标准经典模型因计算复杂度过高而难以高效处理这类分布，而量子系统天然适合高维概率建模。通过降低加载此类分布所需的电路深度，该研究将量子金融从理论概念验证阶段推向风险评估、投资组合管理和衍生品定价的实际执行层面。

汇丰银行量子技术集团负责人Philip Intallura在论文中表示，高效准备复杂概率分布是许多量子算法的关键步骤，这项工作展示了如何用更浅的量子电路实现这些分布，使金融风险建模等实际应用更近一步。Haiqu总部位于纽约，专注于开发量子中间件软件，降低量子计算的应用门槛。汇丰银行近年来持续投入量子计算在金融场景中的探索，与多家量子技术企业建立了合作研究关系。

该研究的核心价值在于证明了在现有NISQ设备上执行实用级量子算法的可行性。浅层量子电路天然对噪声和退相干具有更强的容忍度，这意味着当前阶段的量子处理器已经可以承担特定类型的金融建模任务，无需等待完全容错的通用量子计算机面世。

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