論文の概要: Quantum Architecture Search for Quantum Monte Carlo Integration via
Conditional Parameterized Circuits with Application to Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08793v2
- Date: Mon, 18 Sep 2023 16:22:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 00:09:14.166957
- Title: Quantum Architecture Search for Quantum Monte Carlo Integration via
Conditional Parameterized Circuits with Application to Finance
- Title（参考訳）: 条件付きパラメータ付き回路による量子モンテカルロ積分の量子アーキテクチャ探索とファイナンスへの応用
- Authors: Mark-Oliver Wolf, Tom Ewen, Ivica Turkalj
- Abstract要約: 古典的モンテカルロアルゴリズムは、振幅推定(AE)を用いて理論的に量子コンピュータ上にスピンアップできる
我々は、パラメータ化量子回路の事前学習に基づく簡単なアプローチを開発する。
AEアルゴリズムのサブルーチンとして使用できるように、条件付き変種に変換する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Classical Monte Carlo algorithms can theoretically be sped up on a quantum
computer by employing amplitude estimation (AE). To realize this, an efficient
implementation of state-dependent functions is crucial. We develop a
straightforward approach based on pretraining parameterized quantum circuits,
and show how they can be transformed into their conditional variant, making
them usable as a subroutine in an AE algorithm. To identify a suitable circuit,
we propose a genetic optimization approach that combines variable ansatzes and
data encoding. We apply our algorithm to the problem of pricing financial
derivatives. At the expense of a costly pretraining process, this results in a
quantum circuit implementing the derivatives' payoff function more efficiently
than previously existing quantum algorithms. In particular, we compare the
performance for European vanilla and basket options.
- Abstract（参考訳）: 古典的モンテカルロアルゴリズムは、振幅推定(AE)を用いて理論的に量子コンピュータ上にスピンアップすることができる。
これを実現するためには、状態依存関数の効率的な実装が不可欠である。
パラメータ化量子回路の事前学習に基づく簡易な手法を開発し,条件付き変種への変換方法を示し,aeアルゴリズムのサブルーチンとして利用できることを示す。
適切な回路を同定するために,可変 ansatzes とデータエンコーディングを組み合わせた遺伝的最適化手法を提案する。
金融デリバティブの価格設定問題にアルゴリズムを適用した。
コストのかかる事前学習過程を犠牲にして、既存の量子アルゴリズムよりも効率的にデリバティブのペイオフ関数を実装する量子回路が得られる。
特に、ヨーロッパのバニラとバスケットの選択肢のパフォーマンスを比較します。
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