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本文介绍了一种受量子计算启发的经济学方法，其动机是开发一致的经济学量子数学框架。传统的新古典主义方法假设理性的效用优化者会将市场价格推向稳定的平衡，但会受到外部扰动或市场失灵的影响。虽然这种方法影响巨大，但在 2007/8 年金融危机之后，它受到了越来越多的批评。相比之下，量子方法本质上是概率性和动态的。决策者不是通过效用函数来描述的，而是通过指定交易概率的倾向函数来描述的。我们展示了如何使用简单的量子电路来生成适当的倾向函数，来建模许多认知现象，例如偏好逆转和分离效应。相反，可以通过熵力量化一般的倾向函数，以结合干扰和纠缠等表征人类决策的效应。讨论了经济学和金融学中一些常见问题和主题的应用，包括量子人工智能的使用。
经济学中的量子倾向
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