本源量子推出網絡監控和故障溯因新工具：量子貝葉斯算法應用程序

6月9日消息，近日本源量子正式推出金融概率預測、網絡監控和故障溯因新工具——量子貝葉斯算法應用程序。

隨著量子計算機興起，量子貝葉斯網絡(后稱QBN)在金融行業的股價預測、互聯網信息安全、系統異常監控等領域中漸漸展現出不俗的應用潛力。

國際上，IBM、google等公司對于量子貝葉斯網絡的研究主要以理論研究為主，也有歐洲量子計算公司開始嘗試借助量子計算進行貝葉斯分類，屬于QBN的一種子分支功能。

但國內外均只有少量應用討論和理論研究，并沒有實際應用或商業產品問世。

為此，本源量子團隊基于國內外經典貝葉斯網絡(后稱CBN)相關理論和實際應用成果，在調研國內外各方現有QBN研究的基礎上，成功開發了量子貝葉斯網絡應用，填補該領域從前瞻研究到實際應用的空白。

該應用目前已上線至本源量子應用云平臺，并完全開放給公眾使用。

經典貝葉斯網絡VS量子貝葉斯網絡

提到量子貝葉斯網絡(QBN)，首先不得不說經典貝葉斯網絡(后稱CBN)，它是一種概率圖模型，是目前不確定性和概率性問題最有效的分析模型之一，能夠良好表示包含多種條件控制因素的復雜隨機系統，并進行計算分析和決策。

CBN相關研究歷史較為久遠，其應用領域也極為廣泛。早在18世紀科學家就提出了貝葉斯方法，而基于貝葉斯方法的CBN是在1985年被正式提出的。在那之后，CBN就逐步在模擬計算、信息分類檢索、決策支持以及其他工程學問題和諸如圖像處理等領域展現出其重要的影響力。

但局限于經典計算的特性，CBN事實上不能完成高效計算，也不能良好處理大規模問題。量子貝葉斯網絡應用則是CBN的繼承與完美替代，它在量子計算的時代繼承和發展了CBN相關技術，是基于量子計算的模擬復雜隨機系統的強力工具。

量子貝葉斯網絡應用

量子貝葉斯網絡(QBN)是指基于量子計算(QC)實現的經典貝葉斯網絡(CBN)在不同場景的應用，包含2個特定的金融場景示例和開放性的探索。

QBN應用介紹

·形式上，基于拓撲圖加概率表構造了相應的量子線路圖，其圖、表和計算線路的組合保留了直觀可讀性強的特點。

·性能上，數據存儲所需的量子單位是經典單位的對數級，極大降低了存儲所需資源量，基于量子線路的概率運算在原本已經經過諸多優化簡化的運算方式上進一步有效降低了計算復雜度。

·功能上，完美保留了原本的對復雜隨機系統的狀態監控、概率預測以及衍生的分類、溯因等等功能，而且基于量子計算的基本特性，可以進一步拓展開發出節點重要性評估和排序等進階強大功能。

在復雜隨機問題中表現出極大優越性

量子貝葉斯網絡(QBN)本身對于處理以安全系統為主的一部分復雜隨機系統有著強大的優越性，在金融領域的概率預測、互聯網領域的狀態監控還是實體及虛擬安全系統的故障溯因等領域中均有著不俗的表現。

QBN是基于量子計算對傳統工具的質變改進，是量子計算在金融、互聯網等眾多具有實體設備網絡或虛擬安全網絡系統行業中的一個重要應用方向，進一步驗證了量子計算技術賦能相關行業進步。

目前，本源團隊開發的QBN應用僅展示了QBN的技術支持范圍及部分基礎功能，短期內該應用將會擴展成一個能解決小規模實際問題的應用工具，同時將提供相關的代碼算法庫供大型問題編程引用。

未來，本源團隊還會開拓出基于QBN特性與優勢的獨有的新應用領域。

關鍵詞： 本源量子