Quantum X Labs 验证了连续数据量子采样工作流程，并通过 NVIDIA CUDA-Q 实现了显著的 GPU 加速 | QXL 股票新闻

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将连续数据转换为量子兼容能量图的专有技术，运行速度比传统方法快超过 10 倍，支持 GPU 加速

以色列特拉维夫，2026 年 7 月 14 日（全球新闻通讯社）-- Quantum X Labs Inc.（“公司”）（纳斯达克：QXL）今天宣布，CliniQuantum 操作成功验证了一种量子采样工作流程，该流程能够在量子计算框架内使用 Quantum X Labs 的专有算法技术和相关知识产权组合表示和分析连续概率分布。该里程碑展示了将连续数据转化为量子兼容能量图表示的能力，能够支持先进的量子算法。

许多现实世界中的问题，如医疗保健、生命科学、人工智能、金融建模和高级分析，自然以连续概率分布的形式表达。为了解决这一挑战，Quantum X Labs 开发了一种专有方法，将连续数据转换为适合量子计算的能量景观表示。这种表示使得在保留原始数据集统计特性的同时，能够应用量子马尔可夫链蒙特卡洛（QMCMC）技术。

作为验证的一部分，团队使用由两个高斯函数组成的多模态概率分布测试了该工作流程。选择这个基准是因为它提供了一个可视化可验证的连续景观，包含多个高概率区域。生成的样本准确再现了目标分布的基础结构，确认了 Quantum X Labs 的能量图表示有效捕捉了关键概率特征，同时支持基于量子的采样。

该工作流程结合了量子态演化与经典的梅特罗波利斯 - 哈斯廷斯接受过程。连续变量被离散化，转化为量子兼容的能量景观，并编码为问题哈密顿量。然后使用量子动力学生成建议样本，而经典接受步骤则保留所需的目标分布。这种混合量子 - 经典架构允许使用量子生成的提案探索连续数据，同时保持既定的统计保证。

“我们的目标是证明连续概率数据可以可靠地转化为量子可操作的表示，而不损害基础分布的完整性，” Quantum X Labs 首席科学家 Nir Sharon 教授表示。“QMCMC 工作流程的成功执行验证了我们专有技术的基础能力，并进一步支持我们围绕实际量子计算应用构建的知识产权组合的价值。”

该实施方案是在 NVIDIA CUDA-Q 平台上开发和评估的，旨在进行混合量子 - 经典计算。测试在 CPU 和 GPU 模拟环境中进行，以评估计算性能。Quantum X Labs 观察到，运行时间从 CPU 上的约 9503 秒减少到 GPU 上的约 888 秒，代表通过 GPU 加速实现了超过十倍的执行速度提升。

成功的验证展示了 Quantum X Labs 连续数据量子表示框架的稳健性及其与现代加速计算环境的兼容性。Quantum X Labs 认为，在量子硬件和混合量子 - 经典工作流程不断成熟的过程中，表示连续数据的高效方法将变得越来越重要。

Quantum X Labs Inc.

Quantum X Labs Inc. 及其子公司专注于量子技术、数字广告和计算以及企业人工智能（AI）解决方案。Quantum X Labs Ltd. 专注于为运输、药物发现和安全领域开发和推广量子算法，以及开发基于量子的 GPS 替代方案和量子原子精度解决方案。Gix Media 开发多种技术软件解决方案，执行互联网活动的自动化、优化和货币化，旨在获取和引导互联网用户流量到其客户。Metagramm 是语法错误纠正软件的开发者，提供写作和审阅工具，包括语法、拼写、标点和风格特征，以及使用人工智能和机器学习技术的翻译和多语言词典。

有关 Quantum X Labs 的更多信息，请访问 https://quantumxlabs.xyz/

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Michal Efraty

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