論文の概要: PO-QA: A Framework for Portfolio Optimization using Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19857v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 10:26:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 14:16:11.283931
- Title: PO-QA: A Framework for Portfolio Optimization using Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: PO-QA:量子アルゴリズムを用いたポートフォリオ最適化フレームワーク
- Authors: Kamila Zaman, Alberto Marchisio, Muhammad Kashif, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: ポートフォリオ最適化(PO)は、投資ポートフォリオのリスクを最小限に抑えつつ、純利益を最大化することを目的とした金融問題である。
本稿では,量子パラメータの変動を調べるために,新しいスケーラブルなフレームワークPO-QAを提案する。
本結果は,量子機械学習のレンズからPOを理解する上で有効な知見を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2435928520499635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Portfolio Optimization (PO) is a financial problem aiming to maximize the net gains while minimizing the risks in a given investment portfolio. The novelty of Quantum algorithms lies in their acclaimed potential and capability to solve complex problems given the underlying Quantum Computing (QC) infrastructure. Utilizing QC's applicable strengths to the finance industry's problems, such as PO, allows us to solve these problems using quantum-based algorithms such as Variational Quantum Eigensolver (VQE) and Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). While the Quantum potential for finance is highly impactful, the architecture and composition of the quantum circuits have not yet been properly defined as robust financial frameworks/algorithms as state of the art in present literature for research and design development purposes. In this work, we propose a novel scalable framework, denoted PO-QA, to systematically investigate the variation of quantum parameters (such as rotation blocks, repetitions, and entanglement types) to observe their subtle effect on the overall performance. In our paper, the performance is measured and dictated by convergence to similar ground-state energy values for resultant optimal solutions by each algorithm variation set for QAOA and VQE to the exact eigensolver (classical solution). Our results provide effective insights into comprehending PO from the lens of Quantum Machine Learning in terms of convergence to the classical solution, which is used as a benchmark. This study paves the way for identifying efficient configurations of quantum circuits for solving PO and unveiling their inherent inter-relationships.
- Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化(PO)は、投資ポートフォリオのリスクを最小限に抑えつつ、純利益を最大化することを目的とした金融問題である。
量子アルゴリズムの斬新さは、基盤となる量子コンピューティング(QC)のインフラを考えると、複雑な問題を解く能力と能力の確立にある。
金融業界の問題(例えばPO)に対するQCの強みを利用することで、変分量子固有解法(VQE)や量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)といった量子ベースのアルゴリズムを用いてこれらの問題を解決することができる。
金融に対する量子ポテンシャルは非常に影響が大きいが、量子回路のアーキテクチャと構成は、現在研究・設計目的の文献における最先端技術として、ロバストな金融フレームワークやアルゴリズムとして適切に定義されていない。
本研究では、量子パラメータの変動(回転ブロック、繰り返し、絡み合いタイプなど)を系統的に研究し、その微妙な効果が全体的な性能に与える影響を観察する、新しいスケーラブルなフレームワークPO-QAを提案する。
本稿では,QAOA と VQE に設定した各アルゴリズムの変動量を用いて,得られた最適解に対する同様の基底状態エネルギー値に収束させることにより,その性能を測定し,定式化する。
本結果は,古典解の収束性の観点から,量子機械学習のレンズからPOを解釈する上で有効な知見を提供する。
本研究は、POを解くための量子回路の効率的な構成を特定し、それらの固有な相互関係を明らかにする方法である。
関連論文リスト
- Variational Quantum Algorithms for Combinatorial Optimization [0.571097144710995]
変分アルゴリズム (VQA) は, NISQシステムの実用化に向けた最有力候補の1つである。
本稿では,VQAの現状と最近の発展を考察し,近似最適化への適用性を強調した。
10ノードと20ノードのグラフ上でMaxCut問題を解くために,深さの異なるQAOA回路を実装した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-08T22:02:39Z) - Solving Combinatorial Optimization Problems with a Block Encoding Quantum Optimizer [0.0]
Block ENcoding Quantum (BEQO) は、ブロック符号化を用いてコスト関数を表現するハイブリッド量子ソルバである。
以上の結果から,BENQOはQAOAよりも有意に優れた性能を示し,VQEと各種のパフォーマンス指標を比較検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T10:10:29Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - Graph Learning for Parameter Prediction of Quantum Approximate
Optimization Algorithm [14.554010382366302]
量子近似最適化(Quantum Approximate Optimization, QAOA)は、Max-Cutの問題を効率的に解く可能性において際立っている。
我々は,GNNをウォームスタート手法として,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてQAOAを最適化する。
以上の結果から,量子コンピューティングにおけるGNNのQAOA性能向上の可能性が示唆され,量子古典的ハイブリッドコンピューティングへの新たな道が開かれた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T20:23:25Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z) - Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。
本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。
私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z) - Quantum-Informed Recursive Optimization Algorithms [0.0]
最適化問題に対する量子インフォームド再帰最適化(QIRO)アルゴリズムのファミリを提案し,実装する。
提案手法は、量子資源を利用して、問題固有の古典的還元ステップで使用される情報を得る。
バックトラック技術を用いて、量子ハードウェアの要求を増大させることなく、アルゴリズムの性能をさらに向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-25T18:02:06Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。
これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。
本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
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。