論文の概要: Quantum versus Classical Generative Modelling in Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00691v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 07:50:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 07:17:51.115215
• Title: Quantum versus Classical Generative Modelling in Finance
• Title（参考訳）: ファイナンスにおける量子と古典生成モデル
• Authors: Brian Coyle, Maxwell Henderson, Justin Chan Jin Le, Niraj Kumar, Marco Paini, Elham Kashefi
• Abstract要約: 機械学習における生成モデル作成作業における量子モデルと古典モデルの性能について検討し比較する。 エンタングルメントは、ボルツマンマシンに対する優位性を示す問題インスタンスにおいて典型的に重要な役割を果たしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3212032015497979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding a concrete use case for quantum computers in the near term is still an open question, with machine learning typically touted as one of the first fields which will be impacted by quantum technologies. In this work, we investigate and compare the capabilities of quantum versus classical models for the task of generative modelling in machine learning. We use a real world financial dataset consisting of correlated currency pairs and compare two models in their ability to learn the resulting distribution - a restricted Boltzmann machine, and a quantum circuit Born machine. We provide extensive numerical results indicating that the simulated Born machine always at least matches the performance of the Boltzmann machine in this task, and demonstrates superior performance as the model scales. We perform experiments on both simulated and physical quantum chips using the Rigetti forest platform, and also are able to partially train the largest instance to date of a quantum circuit Born machine on quantum hardware. Finally, by studying the entanglement capacity of the training Born machines, we find that entanglement typically plays a role in the problem instances which demonstrate an advantage over the Boltzmann machine.
• Abstract（参考訳）: 近い将来、量子コンピュータの具体的なユースケースを見つけることは、まだ未解決の問題であり、機械学習は一般に量子技術に影響されるであろう最初の分野の1つとして評価される。 本研究では,量子モデルと古典モデルの能力を比較し,機械学習における生成的モデリングの課題について検討する。 相関通貨ペアからなる実世界の金融データセットを用いて、結果の分布(制限されたボルツマンマシンと量子回路ボルンマシン)を学習する2つのモデルを比較する。 本研究では,本課題におけるボルツマンマシンの性能に常に適合するシミュレーションボルツマンマシンの数値計算結果を示し,モデル規模が拡大するにつれて性能が向上することを示す。 我々は、Rigetti forestプラットフォームを用いてシミュレーションおよび物理量子チップの実験を行い、量子ハードウェア上での量子回路Bornマシンの現在の最大のインスタンスを部分的にトレーニングすることができる。 最後に、訓練用ボルツマンマシンの絡み合い能力を調べることで、絡み合いは一般にボルツマンマシンよりも有利な問題事例において役割を果たすことが分かる。

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