論文の概要: Efficient DCQO Algorithm within the Impulse Regime for Portfolio Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15475v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 17:53:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 12:53:07.752244
• Title: Efficient DCQO Algorithm within the Impulse Regime for Portfolio Optimization
• Title（参考訳）: ポートフォリオ最適化のためのインパルスレジーム内効率的なdcqoアルゴリズム
• Authors: Alejandro Gomez Cadavid, Iraitz Montalban, Archismita Dalal, Enrique Solano, Narendra N. Hegade
• Abstract要約: 本稿では,デジタルカウンセバティック量子最適化(DCQO)パラダイムを用いて,ポートフォリオ最適化のための高速なディジタル量子アルゴリズムを提案する。 提案手法は,アルゴリズムの回路深度要件を特に低減し,解の精度を向上し,現在の量子プロセッサに適している。 我々は,IonQトラップイオン量子コンピュータ上で最大20量子ビットを使用するプロトコルの利点を実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a faster digital quantum algorithm for portfolio optimization using the digitized-counterdiabatic quantum optimization (DCQO) paradigm in the impulse regime, that is, where the counterdiabatic terms are dominant. Our approach notably reduces the circuit depth requirement of the algorithm and enhances the solution accuracy, making it suitable for current quantum processors. We apply this protocol to a real-case scenario of portfolio optimization with 20 assets, using purely quantum and hybrid classical-quantum paradigms. We experimentally demonstrate the advantages of our protocol using up to 20 qubits on an IonQ trapped-ion quantum computer. By benchmarking our method against the standard quantum approximate optimization algorithm and finite-time digitized-adiabatic algorithms, we obtain a significant reduction in the circuit depth by factors of 2.5 to 40, while minimizing the dependence on the classical optimization subroutine. Besides portfolio optimization, the proposed method is applicable to a large class of combinatorial optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,デジタル化カウンタダイアバティック量子最適化(dcqo)パラダイムを用いたポートフォリオ最適化のための高速なディジタル量子アルゴリズムを提案する。 提案手法は,アルゴリズムの回路深度要件を特に低減し,解の精度を向上し,現在の量子プロセッサに適している。 このプロトコルを、純粋に量子的およびハイブリッドな古典量子パラダイムを用いて、20の資産を持つポートフォリオ最適化の実例に適用する。 我々は、ionqトラップイオン量子コンピュータ上で最大20量子ビットのプロトコルの利点を実験的に実証する。 本手法を標準量子近似最適化アルゴリズムと有限時間デジタル化断熱アルゴリズムに対してベンチマークすることにより,回路の深さを2.5～40倍に低減し,古典的最適化サブルーチンへの依存性を最小化した。 ポートフォリオ最適化の他に,提案手法は大規模な組合せ最適化問題に適用可能である。

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