論文の概要: Benchmarking Quantum Models for Time-series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13878v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 14:17:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:24:02.110517
• Title: Benchmarking Quantum Models for Time-series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための量子モデルのベンチマーク
• Authors: Caitlin Jones, Nico Kraus, Pallavi Bhardwaj, Maximilian Adler, Michael Schrödl-Baumann, David Zambrano Manrique,
• Abstract要約: 時系列予測における古典モデルと量子モデルを比較した。 ほとんどの量子モデルは、同等の結果を得ることができた。 結果は、予測の分野と量子機械学習の分野での有用な比較ポイントとして役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3806074545662052
• License:
• Abstract: Time series forecasting is a valuable tool for many applications, such as stock price predictions, demand forecasting or logistical optimization. There are many well-established statistical and machine learning models that are used for this purpose. Recently in the field of quantum machine learning many candidate models for forecasting have been proposed, however in the absence of theoretical grounds for advantage thorough benchmarking is essential for scientific evaluation. To this end, we performed a benchmarking study using real data of various quantum models, both gate-based and annealing-based, comparing them to the state-of-the-art classical approaches, including extensive hyperparameter optimization. Overall we found that the best classical models outperformed the best quantum models. Most of the quantum models were able to achieve comparable results and for one data set two quantum models outperformed the classical ARIMA model. These results serve as a useful point of comparison for the field of forecasting with quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、株価予測、需要予測、物流最適化など、多くのアプリケーションにとって貴重なツールである。 この目的のために使用される、よく確立された統計モデルと機械学習モデルが数多く存在する。 近年、量子機械学習の分野では、予測のための候補モデルが多数提案されているが、徹底的なベンチマークのための理論的根拠が欠如しているため、科学的評価に欠如している。 この目的のために、ゲートベースおよびアニールベースの両方の様々な量子モデルの実データを用いてベンチマークを行い、これらを広範囲なハイパーパラメータ最適化を含む最先端の古典的アプローチと比較した。 全体としては、最高の古典的モデルは最高の量子モデルよりも優れていた。 ほとんどの量子モデルは同等の結果を得ることができ、一方のデータセットでは2つの量子モデルが古典的 ARIMA モデルより優れていた。 これらの結果は、予測の分野と量子機械学習の比較に有用である。

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