量子計算可以顛覆許多行業(yè)。我們在下面給出了一些使用場景示例：
ML
機器學習（ML）是分析大量數(shù)據(jù)以幫助計算機做出更好的預測和決策的過程。量子計算研究研究了信息處理的物理極限，并在基礎物理學領域開辟了新天地。這項研究促進了多個科學和工業(yè)領域（例如化學、優(yōu)化和分子模擬）的進步。它也是一個日益受關注的領域，金融服務業(yè)可以通過它來預測市場動向，制造業(yè)也可以通過它來改善運營。
優(yōu)化
量子計算可以改善研發(fā)、供應鏈優(yōu)化和生產(chǎn)。例如，您可以通過優(yōu)化復雜流程中的路徑規(guī)劃等元素，應用量子計算來降低制造流程相關成本并縮短周期時間。另一個應用是貸款組合的量子優(yōu)化，以便貸方可以釋放資本、降低利率并改進其產(chǎn)品。
模擬
精確模擬系統(tǒng)所需的計算量隨著藥物分子和材料的復雜性呈指數(shù)增長。即使使用近似方法，當前的超級計算機也無法達到這些模擬所需的精度水平。量子計算有可能解決化學中面臨的一些極具挑戰(zhàn)性的計算問題，使科學界能夠進行當今難以處理的化學模擬。例如，Pasqal 構建了他們的 QUBEC 計算軟件來運行化學模擬。QUBEC 將運行量子計算任務所需的繁重工作自動化，涵蓋計算基礎設施的自動配置、運行預處理和后處理經(jīng)典計算以及執(zhí)行錯誤緩解任務等。
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