論文の概要: Quantum Computing for Finance: State of the Art and Future Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14510v3
- Date: Thu, 28 Jan 2021 10:34:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 19:56:05.319324
- Title: Quantum Computing for Finance: State of the Art and Future Prospects
- Title（参考訳）: ファイナンスのための量子コンピューティングの現状と将来展望
- Authors: Daniel J. Egger, Claudio Gambella, Jakub Marecek, Scott McFaddin,
Martin Mevissen, Rudy Raymond, Andrea Simonetto, Stefan Woerner, Elena
Yndurain
- Abstract要約: 本稿では、金融問題に対する量子コンピューティングの適用性、現状、および可能性に関する私たちの視点を概説する。
シミュレーションや最適化,マシンラーニング問題など,金融サービスで発生する特定のアプリケーションに対する,詳細な量子アルゴリズムについて説明する。
さらに、IBM Quantumバックエンドにおける量子アルゴリズムのデモンストレーションを含め、金融サービスにおける問題に対する量子アルゴリズムの潜在的なメリットについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.77758485723332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This article outlines our point of view regarding the applicability,
state-of-the-art, and potential of quantum computing for problems in finance.
We provide an introduction to quantum computing as well as a survey on problem
classes in finance that are computationally challenging classically and for
which quantum computing algorithms are promising. In the main part, we describe
in detail quantum algorithms for specific applications arising in financial
services, such as those involving simulation, optimization, and machine
learning problems. In addition, we include demonstrations of quantum algorithms
on IBM Quantum back-ends and discuss the potential benefits of quantum
algorithms for problems in financial services. We conclude with a summary of
technical challenges and future prospects.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,金融問題に対する量子コンピューティングの適用可能性,最新技術,可能性について概説する。
我々は、量子コンピューティングの入門と、古典的に計算的に挑戦し、量子コンピューティングアルゴリズムが有望である金融問題のクラスに関する調査を提供する。
主に、シミュレーション、最適化、機械学習の問題など、金融サービスで発生する特定のアプリケーションのための量子アルゴリズムについて詳述する。
さらに,ibm量子バックエンドにおける量子アルゴリズムの実証を行い,金融サービスにおける問題に対する量子アルゴリズムの潜在的メリットについて論じる。
技術的課題と今後の展望をまとめて結論付けます。
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