論文の概要: A Threshold for Quantum Advantage in Derivative Pricing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03819v3
• Date: Tue, 25 May 2021 17:08:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 21:05:50.773788
• Title: A Threshold for Quantum Advantage in Derivative Pricing
• Title（参考訳）: 導出価格における量子アドバンテージの留意点
• Authors: Shouvanik Chakrabarti, Rajiv Krishnakumar, Guglielmo Mazzola, Nikitas Stamatopoulos, Stefan Woerner and William J. Zeng
• Abstract要約: 有用な量子デリバティブの価格設定のために、最初の完全なリソース推定を行う。 我々は、既知のアプローチにおけるブロッキングの課題を明らかにし、量子デリバティブ価格の新しい方法を導入する。 検討したベンチマークのユースケースには,8kの論理量子ビットと5500万のT-depthが必要です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.930045279857117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We give an upper bound on the resources required for valuable quantum advantage in pricing derivatives. To do so, we give the first complete resource estimates for useful quantum derivative pricing, using autocallable and Target Accrual Redemption Forward (TARF) derivatives as benchmark use cases. We uncover blocking challenges in known approaches and introduce a new method for quantum derivative pricing - the re-parameterization method - that avoids them. This method combines pre-trained variational circuits with fault-tolerant quantum computing to dramatically reduce resource requirements. We find that the benchmark use cases we examine require 8k logical qubits and a T-depth of 54 million. We estimate that quantum advantage would require executing this program at the order of a second. While the resource requirements given here are out of reach of current systems, we hope they will provide a roadmap for further improvements in algorithms, implementations, and planned hardware architectures.
• Abstract（参考訳）: 価格デリバティブにおいて、価値ある量子優位性に必要なリソースに上限を与える。 そこで,本稿では,AutocallableおよびTarget Accrual Redemption Forward(TARF)誘導体をベンチマークとして用いた,有用な量子デリバティブ価格に関する最初の完全なリソース推定を行う。 我々は既知のアプローチにおけるブロッキングの問題を明らかにし、量子微分価格の新しい方法である再パラメータ化法を導入する。 この方法は、事前訓練された変動回路とフォールトトレラント量子コンピューティングを組み合わせて、リソース要求を劇的に削減する。 検討したベンチマークのユースケースには,8kの論理量子ビットと5500万のT-depthが必要です。 量子アドバンテージは1秒単位でこのプログラムを実行する必要があると推定する。 ここでのリソース要件は現在のシステムには及ばないが、アルゴリズム、実装、計画されたハードウェアアーキテクチャのさらなる改善のためのロードマップを提供することを期待している。

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