2021年6月4日，本源量子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。

随着量子计算机兴起，量子贝叶斯网络（后称QBN）在金融行业的股价预测、互联网信息安全、系统异常监控等领域中渐渐展现出不俗的应用潜力。

国际上，IBM、google等公司对于量子贝叶斯网络的研究主要以理论研究为主，也有欧洲量子计算公司开始尝试借助量子计算进行贝叶斯分类，属于QBN的一种子分支功能。

但国内外均只有少量应用讨论和理论研究，并没有实际应用或商业产品问世。

为此，本源量子团队基于国内外经典贝叶斯网络（后称CBN）相关理论和实际应用成果，在调研国内外各方现有QBN研究的基础上，成功开发了量子贝叶斯网络应用，填补该领域从前瞻研究到实际应用的空白。

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。访问地址：https://qcloud.originqc.com.cn/main/bayesianNetwork

经典贝叶斯网络VS量子贝叶斯网络

提到量子贝叶斯网络（QBN），首先不得不说经典贝叶斯网络（后称CBN），它是一种概率图模型，是目前不确定性和概率性问题最有效的分析模型之一，能够良好表示包含多种条件控制因素的复杂随机系统，并进行计算分析和决策。

CBN相关研究历史较为久远，其应用领域也极为广泛。早在18世纪科学家就提出了贝叶斯方法，而基于贝叶斯方法的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展现出其重要的影响力。

但局限于经典计算的特性，CBN事实上不能完成高效计算，也不能良好处理大规模问题。量子贝叶斯网络应用则是CBN的继承与完美替代，它在量子计算的时代继承和发展了CBN相关技术，是基于量子计算的模拟复杂随机系统的强力工具。

量子贝叶斯网络应用

量子贝叶斯网络（QBN）是指基于量子计算(QC)实现的经典贝叶斯网络(CBN)在不同场景的应用，包含2个特定的金融场景示例和开放性的探索。

QBN应用介绍

• 形式上，基于拓扑图加概率表构造了相应的量子线路图，其图、表和计算线路的组合保留了直观可读性强的特点。
• 性能上，数据存储所需的量子单位是经典单位的对数级，极大降低了存储所需资源量，基于量子线路的概率运算在原本已经经过诸多优化简化的运算方式上进一步有效降低了计算复杂度。
• 功能上，完美保留了原本的对复杂随机系统的状态监控、概率预测以及衍生的分类、溯因等等功能，而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进阶强大功能。

在复杂随机问题中表现出极大优越性

量子贝叶斯网络（QBN）本身对于处理以安全系统为主的一部分复杂随机系统有着强大的优越性，在金融领域的概率预测、互联网领域的状态监控还是实体及虚拟安全系统的故障溯因等领域中均有着不俗的表现。

QBN是基于量子计算对传统工具的质变改进，是量子计算在金融、互联网等众多具有实体设备网络或虚拟安全网络系统行业中的一个重要应用方向，进一步验证了量子计算技术赋能相关行业进步。

目前，本源团队开发的QBN应用仅展示了QBN的技术支持范围及部分基础功能，短期内该应用将会扩展成一个能解决小规模实际问题的应用工具，同时将提供相关的代码算法库供大型问题编程引用。

未来，本源团队还会开拓出基于QBN特性与优势的独有的新应用领域。