論文の概要: Optimal quantum reservoir computing for market forecasting: An application to fight food price crises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03347v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 14:22:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:19:52.272350
• Title: Optimal quantum reservoir computing for market forecasting: An application to fight food price crises
• Title（参考訳）: 市場予測のための最適量子貯水池計算:食料価格危機対策への応用
• Authors: L. Domingo, M. Grande, G. Carlo, F. Borondo, and J. Borondo
• Abstract要約: 量子貯水池コンピューティング(QRC)の新たな技術は、その例外的な効率性と適応性で際立っている。 量子コンピューティングのパワーを活用することで、複雑な経済市場を解き放つ大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The emerging technology of quantum reservoir computing (QRC) stands out in the noisy-intermediate scale quantum era (NISQ) for its exceptional efficiency and adaptability. By harnessing the power of quantum computing, it holds a great potential to untangle complex economic markets, as demonstrated here in an application to food price crisis prediction - a critical effort in combating food waste and establishing sustainable food chains. Nevertheless, a pivotal consideration for its success is the optimal design of the quantum reservoirs, ensuring both high performance and compatibility with current devices. In this paper, we provide an efficient criterion for that purpose, based on the complexity of the reservoirs. Our results emphasize the crucial role of optimal design in the algorithm performance, especially in the absence of external regressor variables, showcasing the potential for novel insights and transformative applications in the field of time series prediction using quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子貯水池コンピューティング(qrc)の新たな技術は、ノイズ-中間スケール量子時代(nisq)において、その優れた効率性と適応性で際立っている。 量子コンピューティングのパワーを活用することで、食品価格危機予測(食品廃棄物と持続可能な食品連鎖の確立への重要な取り組み)への応用において示されるように、複雑な経済市場を解き放つ大きな可能性を秘めている。 それでも、その成功の重要な考慮事項は、量子貯水池の最適設計であり、現在のデバイスとの高性能と互換性を確保することである。 本稿では,貯水池の複雑さに基づいて,その目的のための効率的な基準を提供する。 本研究は,アルゴリズムの性能,特に外部回帰変数の欠如における最適設計の重要な役割を強調し,量子コンピューティングを用いた時系列予測の分野における新しい洞察と変換的応用の可能性を示した。

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