論文の概要: Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13909v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 21:27:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:39:44.095530
• Title: Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning
• Title（参考訳）: 経済学のための量子モンテカルロ:ストレステストとマクロ経済学的ディープラーニング
• Authors: Vladimir Skavysh, Sofia Priazhkina, Diego Guala, Thomas R. Bromley,
• Abstract要約: 我々は、Quantum Monte Carlo(QMC)アルゴリズムが経済応用のランタイムを改善することができるかどうかを初めて研究する。 量子コンピューティング、特にQMCアルゴリズムの詳細を紹介する。 本稿では、QMCと古典計算システムの計算能力の潜在的な向上について論じ、QMCにおけるいくつかの革新について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational methods both open the frontiers of economic analysis and serve as a bottleneck in what can be achieved. We are the first to study whether Quantum Monte Carlo (QMC) algorithm can improve the runtime of economic applications and challenges in doing so. We provide a detailed introduction to quantum computing and especially the QMC algorithm. Then, we illustrate how to formulate and encode into quantum circuits (a) a bank stress testing model with credit shocks and fire sales, (b) a neoclassical investment model solved with deep learning, and (c) a realistic macro model solved with deep neural networks. We discuss potential computational gains of QMC versus classical computing systems and present a few innovations in benchmarking QMC.
• Abstract（参考訳）: 計算手法は、経済分析のフロンティアを開放し、達成可能なもののボトルネックとして機能する。 我々は、Quantum Monte Carlo(QMC)アルゴリズムが経済応用のランタイムを改善することができるかどうかを初めて研究する。 量子コンピューティング、特にQMCアルゴリズムの詳細を紹介する。 次に、量子回路の定式化とエンコード方法を説明する。 (a)信用ショック及び火災販売を伴う銀行ストレステストモデル b) 深層学習で解決した新古典的投資モデル (c)ディープニューラルネットワークで解決した現実的なマクロモデル。 本稿では、QMCと古典計算システムの計算能力について論じ、QMCのベンチマークにおけるいくつかの革新について述べる。

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