論文の概要: Quantum Encoding and Analysis on Continuous Time Stochastic Process with
Financial Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02364v5
- Date: Wed, 27 Sep 2023 17:00:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 00:15:08.648407
- Title: Quantum Encoding and Analysis on Continuous Time Stochastic Process with
Financial Applications
- Title(参考訳): 金融応用による連続時間確率過程の量子符号化と解析
- Authors: Xi-Ning Zhuang, Zhao-Yun Chen, Cheng Xue, Yu-Chun Wu, Guo-Ping Guo
- Abstract要約: 量子コンピュータにおける連続時間プロセスの経路を効率的に作成するための一般的な枠組みが確立される。
記憶と資源は、キュービット数と回路深さの両方を最適化するため、保持時間のキーパラメータで指数関数的に減少する。
メルトンジャンプ拡散モデルにおけるオプション価格の2つの応用と集団リスクモデルにおける破壊確率計算について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.400945485383699
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The continuous time stochastic process is a mainstream mathematical
instrument modeling the random world with a wide range of applications
involving finance, statistics, physics, and time series analysis, while the
simulation and analysis of the continuous time stochastic process is a
challenging problem for classical computers. In this work, a general framework
is established to prepare the path of a continuous time stochastic process in a
quantum computer efficiently. The storage and computation resource is
exponentially reduced on the key parameter of holding time, as the qubit number
and the circuit depth are both optimized via our compressed state preparation
method. The desired information, including the path-dependent and
history-sensitive information that is essential for financial problems, can be
extracted efficiently from the compressed sampling path, and admits a further
quadratic speed-up. Moreover, this extraction method is more sensitive to those
discontinuous jumps capturing extreme market events. Two applications of option
pricing in Merton jump diffusion model and ruin probability computing in the
collective risk model are given.
- Abstract(参考訳): 連続時間確率過程 (continuous time stochastic process) は、金融、統計、物理学、時系列分析を含む幅広い応用でランダム世界をモデル化する主流の数学的手法であり、連続時間確率過程のシミュレーションと解析は古典的コンピュータにとって難しい問題である。
本研究では,量子コンピュータにおける連続時間確率過程の経路を効率的に作成するための一般的な枠組みを構築した。
クビット数と回路深さの両方を圧縮状態準備法により最適化するため、保持時間のキーパラメータに対して記憶資源と演算資源を指数関数的に削減する。
財務問題に不可欠な経路依存情報及び履歴依存情報を含む所望情報は、圧縮されたサンプリングパスから効率的に抽出でき、さらに二次的なスピードアップが認められる。
さらに、この抽出方法は、極端な市場イベントを捉える不連続なジャンプに対してより敏感である。
メルトンジャンプ拡散モデルにおけるオプション価格の2つの応用と集団リスクモデルにおける破壊確率計算について述べる。
関連論文リスト
- Option pricing under stochastic volatility on a quantum computer [0.0]
We developed quantum algorithm for pricing Asian and barrier options under the Heston model。
これらのアルゴリズムは、微分方程式と量子振幅法をうまく組み合わせた数値計算法に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T03:34:52Z) - Deep Ensembles Meets Quantile Regression: Uncertainty-aware Imputation
for Time Series [49.992908221544624]
時系列データは、しばしば多くの欠落した値を示し、これは時系列計算タスクである。
従来の深層学習法は時系列計算に有効であることが示されている。
本研究では,不確実性のある高精度な計算を行う非生成時系列計算法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T05:52:30Z) - TFMQ-DM: Temporal Feature Maintenance Quantization for Diffusion Models [52.454274602380124]
拡散モデルは非常に時間ステップ$t$に大きく依存し、良好なマルチラウンドデノジングを実現している。
本稿では,時間情報ブロック上に構築した時間的特徴保守量子化(TFMQ)フレームワークを提案する。
先駆的なブロック設計により、時間情報認識再構成(TIAR)と有限集合キャリブレーション(FSC)を考案し、完全な時間的特徴を整列させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T12:59:52Z) - Benchmarking Autoregressive Conditional Diffusion Models for Turbulent
Flow Simulation [29.806100463356906]
条件付き拡散モデルに基づく自動回帰ロールアウトを利用した完全データ駆動型流体解法が有効な選択肢であるかどうかを解析する。
本研究は, トレーニング体制を超えた流れパラメータの一般化を必要としながら, 精度, 後方サンプリング, スペクトル挙動, 時間安定性について検討する。
単純な拡散に基づくアプローチであっても、トレーニング時のアンロールのような最先端の安定化技術と同等でありながら、精度と時間的安定性の観点から、複数の確立したフロー予測手法より優れていることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T18:01:42Z) - Formal Controller Synthesis for Markov Jump Linear Systems with
Uncertain Dynamics [64.72260320446158]
マルコフジャンプ線形系に対する制御器の合成法を提案する。
本手法は,MJLSの離散(モードジャンピング)と連続(確率線形)の両方の挙動を捉える有限状態抽象化に基づいている。
本手法を複数の現実的なベンチマーク問題,特に温度制御と航空機の配送問題に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-01T17:36:30Z) - Losing momentum in continuous-time stochastic optimisation [62.997667081978825]
近年,運動量に基づくアルゴリズムが特に普及している。
本研究では,運動量を伴う勾配降下の連続時間モデルを提案し,解析する。
我々は、時間とともに運動量を減らす際に、我々のシステムを世界規模のミニミザーに収束させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-08T10:46:05Z) - ARISE: ApeRIodic SEmi-parametric Process for Efficient Markets without
Periodogram and Gaussianity Assumptions [91.3755431537592]
我々は、効率的な市場を調査するためのApeRI-miodic(ARISE)プロセスを提案する。
ARISEプロセスは、いくつかの既知のプロセスの無限サムとして定式化され、周期スペクトル推定を用いる。
実際に,実世界の市場の効率性を明らかにするために,ARISE関数を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-08T03:36:06Z) - Temporal Scale Estimation for Oversampled Network Cascades: Theory,
Algorithms, and Experiment [8.43300003915341]
拡散過程に対する様々な離散時間確率モデルが提案されている。
FastClockは、入力サイズで線形時間で動作するクロック推定アルゴリズムである。
本研究では,提案アルゴリズムの性能を,アート推定器の状態と比較した実験結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T18:03:28Z) - Bilinear Input Normalization for Neural Networks in Financial
Forecasting [101.89872650510074]
本稿では,高頻度金融時系列を扱うディープニューラルネットワークのための新しいデータ駆動正規化手法を提案する。
提案手法は,財務時系列のバイモーダル特性を考慮したものである。
我々の実験は最先端のニューラルネットワークと高周波データを用いて行われ、他の正規化技術よりも大幅に改善された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-01T07:52:03Z) - Quantum-enhanced analysis of discrete stochastic processes [0.8057006406834467]
離散過程(DSP)の特性関数を計算する量子アルゴリズムを提案する。
時間ステップの数と線形にしか成長しない量子回路要素の数を用いて、確率分布を完全に定義する。
このアルゴリズムはすべての軌道を考慮に入れ、重要なサンプリングの必要性を排除している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-14T16:07:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。