論文の概要: Portfolio Optimization via Quantum Zeno Dynamics on a Quantum Processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15024v3
- Date: Tue, 4 Oct 2022 17:31:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 10:05:23.114174
- Title: Portfolio Optimization via Quantum Zeno Dynamics on a Quantum Processor
- Title（参考訳）: 量子プロセッサ上での量子ゼノダイナミクスによるポートフォリオ最適化
- Authors: Dylan Herman, Ruslan Shaydulin, Yue Sun, Shouvanik Chakrabarti,
Shaohan Hu, Pierre Minssen, Arthur Rattew, Romina Yalovetzky, Marco Pistoia
- Abstract要約: 量子ゼノダイナミクスを用いて、不等式を含む複数の任意の制約で最適化問題を解く手法を提案する。
量子最適化のダイナミクスは、反復射影測定により、制約内部分空間に効率的に制限できることを示す。
提案手法は,複数の現実的制約を伴うポートフォリオ最適化の問題に対して数値的に評価し,目的にペナルティを導入することによって制約を強制する最先端技術よりも優れた解品質と制約内確率を観測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.391640416533455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Portfolio optimization is an important problem in mathematical finance, and a
promising target for quantum optimization algorithms. The use cases solved
daily in financial institutions are subject to many constraints that arise from
business objectives and regulatory requirements, which make these problems
challenging to solve on quantum computers. We introduce a technique that uses
quantum Zeno dynamics to solve optimization problems with multiple arbitrary
constraints, including inequalities. We show that the dynamics of the quantum
optimization can be efficiently restricted to the in-constraint subspace via
repeated projective measurements, requiring only a small number of auxiliary
qubits and no post-selection. Our technique has broad applicability, which we
demonstrate by incorporating it into the quantum approximate optimization
algorithm (QAOA) and variational quantum circuits for optimization. We
analytically show that achieving a constant minimum success probability in QAOA
requires a number of measurements that is independent of the problem size for a
specific choice of mixer operator. We evaluate our method numerically on the
problem of portfolio optimization with multiple realistic constraints, and
observe better solution quality and higher in-constraint probability than the
state-of-the-art technique of enforcing constraints by introducing a penalty
into the objective. We demonstrate the proposed method on the Quantinuum H1-2
trapped-ion quantum processor, observing performance improvements from circuits
with two-qubit gate depths of up to 148.
- Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化は数学的ファイナンスにおいて重要な問題であり、量子最適化アルゴリズムの有望なターゲットである。
金融機関で日々解決されるユースケースには、ビジネス上の目的や規制要件から生じる多くの制約があり、量子コンピュータで解決するのが困難である。
量子ゼノダイナミクスを用いて、不等式を含む複数の任意の制約で最適化問題を解く手法を提案する。
量子最適化のダイナミクスは、連続する射影的測定によって、コンストラクション内の部分空間に効率的に制限され、少数の補助量子ビットとポスト選択を必要としないことを示す。
本手法は、量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)と変分量子回路に組み込んで最適化し、幅広い適用性を有する。
我々は、QAOAにおける一定の最小成功確率を達成するには、ミキサー演算子の特定の選択に対する問題サイズに依存しない多くの測定が必要であることを解析的に示す。
提案手法は,複数の現実的な制約を伴ってポートフォリオ最適化の問題を数値的に評価し,目的にペナルティを導入することにより制約を強制する最先端技術よりも優れた解質と制約内確率を観察する。
提案手法は量子化H1-2トラップイオン量子プロセッサにおいて,2量子ゲート深さ最大148の回路の性能向上を観測する。
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