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摘要
利用马科维茨投资组合优化问题和量子线性判别分析（quantum linear discriminant analysis, QLDA）的相似性，将马科维茨投资组合优化问题规约为量子线性判别分析的优化问题，并通过解决QLDA的技术厄米特链积（hermitian chain product, HCP）以及密度矩阵指数化算法（density matrix exponentiation, DME）来求得马科维茨均值方差模型中夏普率最大的最优解。量子连续投资组合优化方案相比于经典方案可以实现准指数加速。
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