相干光量子计算云平台计算模式重磅更新——新增量子采样模式（Sample）

活动小助手 · 发表于 1770885837

计算范式是用户与量子计算机交互的方式框架，它决定了系统如何处理用户的优化问题、分配计算资源以及呈现最终结果。选择合适的计算模式，就像为不同路况选择合适的驾驶模式。

在相干光量子计算中，先前主要使用Quota模式（量子任务模式），Quota模式会自动平衡计算效率与结果质量，故适合大多数业务场景。此次相干光量子计算云平台重磅上新计算模式——量子采样模式（Sample）。

Sample模式（量子采样模式）

● 计算模式定义

Sample模式是单次计算通过相干光量子能量演化，实现系统收敛至最低能量态。因量子系统概率性，单次输出可能非最优解，但基于“大数定律”，预设足够Sample数（千次级）可逼近解空间概率分布，用户可精准控制计算总次数与成本。

该模式适用于海量解空间的长期采样任务（如玻尔兹曼分布采样、模型训练），但不保证计算结果质量（与动态调参的Quota模式相比）。

● 适用场景

面向对计算时间成本敏感、解质量要求相对宽松的科研场景，典型应用包括：

（1）人工智能领域：玻尔兹曼机训练

（2）无序列表生物制药领域：mRNA疫苗序列优化、分子生成等

Quota模式（量子任务模式）

● 计算模式定义

Quota模式旨在帮助用户平衡计算效率和结果质量，通过系统动态算法调整进行多次（千次级）量子计算的方式找到计算任务最优解。Quota模式基于动态策略算法调整相干光量子演化计算次数（Samples），对简单模型快速输出结果，对难解任务则持续追加计算资源，确保求解质量；同时，多次计算采样到的所有候选解均经过能量排序、聚类分析等多层数据后处理，从海量解集中筛选出稳定可靠的最优解。

● 适用场景

适用于对结果质量敏感但时效性要求宽松的计算场景：

（1）生物制药领域：药物发现（变构位点识别、分子相似性筛选）等

（2）金融领域：信用评分特征筛选、社区发现与反欺诈检测

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