論文の概要: A Survey of Quantum Computing for Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02773v4
- Date: Mon, 27 Jun 2022 20:26:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 23:30:57.948988
- Title: A Survey of Quantum Computing for Finance
- 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に関する調査
- Authors: Dylan Herman, Cody Googin, Xiaoyuan Liu, Alexey Galda, Ilya Safro, Yue
Sun, Marco Pistoia, Yuri Alexeev
- Abstract要約: 金融は量子コンピューティングの恩恵を受けた最初の産業セクターであると推定されている。
量子コンピュータは、この10年間で古典的なコンピュータの計算能力を上回ることが期待されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.341098545888944
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computers are expected to surpass the computational capabilities of
classical computers during this decade and have transformative impact on
numerous industry sectors, particularly finance. In fact, finance is estimated
to be the first industry sector to benefit from quantum computing, not only in
the medium and long terms, but even in the short term. This survey paper
presents a comprehensive summary of the state of the art of quantum computing
for financial applications, with particular emphasis on stochastic modeling,
optimization, and machine learning, describing how these solutions, adapted to
work on a quantum computer, can potentially help to solve financial problems,
such as derivative pricing, risk modeling, portfolio optimization, natural
language processing, and fraud detection, more efficiently and accurately. We
also discuss the feasibility of these algorithms on near-term quantum computers
with various hardware implementations and demonstrate how they relate to a wide
range of use cases in finance. We hope this article will not only serve as a
reference for academic researchers and industry practitioners but also inspire
new ideas for future research.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータはこの10年間で古典的なコンピュータの計算能力を超え、多くの産業、特に金融に変革をもたらすと予想されている。
実際、金融は、中長期だけでなく、短期においても量子コンピューティングの恩恵を受ける最初の産業であると推定されている。
本稿では,金融アプリケーションにおける量子コンピューティングの現状,特に確率的モデリング,最適化,機械学習を包括的に要約し,これらのソリューションが量子コンピュータ上での動作にどのように適応し,デリバティブ価格やリスクモデリング,ポートフォリオ最適化,自然言語処理,不正検出といった金融問題のより効率的かつ正確な解決に役立つかを述べる。
また、これらのアルゴリズムが様々なハードウェア実装を持つ短期量子コンピュータ上で実現可能であることについても論じ、ファイナンスにおける幅広いユースケースとの関連性を実証する。
本稿は、学術研究者や業界実践者への参考となるだけでなく、今後の研究に新たなアイデアをもたらすことを願っている。
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