Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Hybrid Quantum-Classical Methods for Practical Time-Series Forecasting

論文の概要: Exploring Hybrid Quantum-Classical Methods for Practical Time-Series Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05615v1
Date: Sat, 07 Dec 2024 11:14:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-10 14:54:11.903906
Title: Exploring Hybrid Quantum-Classical Methods for Practical Time-Series Forecasting
Title（参考訳）: 実用的時系列予測のためのハイブリッド量子古典手法の探索
Authors: Maksims Dimitrijevs, Mārtiņš Kālis, Iļja Repko,
Abstract要約: 戦略計画と資源配分には時系列予測が不可欠である。時系列予測のための量子ベースの2つのアプローチについて検討する。これら2つの手法の結果を比較して,実用的予測アプリケーションの有効性と潜在的優位性を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Time-series forecasting is essential for strategic planning and resource allocation. In this work, we explore two quantum-based approaches for time-series forecasting. The first approach utilizes a Parameterized Quantum Circuit (PQC) model. The second approach employs Variational Quantum Linear Regression (VQLS), enabling time-series forecasting by encoding the problem as a system of linear equations, which is then solved using quantum optimization techniques. We compare the results of these two methods to evaluate their effectiveness and potential advantages for practical forecasting applications.
Abstract（参考訳）: 戦略計画と資源配分には時系列予測が不可欠である。本研究では、時系列予測のための2つの量子ベースのアプローチについて検討する。最初のアプローチはパラメータ化量子回路(PQC)モデルを用いる。第2のアプローチは変分量子線形回帰(VQLS)を採用し、線形方程式の系として問題を符号化することで時系列予測を可能にし、量子最適化技術を用いて解決する。これら2つの手法の結果を比較して,実用的予測アプリケーションの有効性と潜在的優位性を評価する。

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