論文の概要: Implementing Credit Risk Analysis with Quantum Singular Value Transformation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19206v1
- Date: Fri, 25 Jul 2025 12:25:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.951171
- Title: Implementing Credit Risk Analysis with Quantum Singular Value Transformation
- Title（参考訳）: 量子特異値変換を用いた信用リスク分析の実装
- Authors: Davide Veronelli, Francesca Cibrario, Emanuele Dri, Valeria Zaffaroni, Giacomo Ranieri, Davide Corbelletto, Bartolomeo Montrucchio,
- Abstract要約: 量子振幅推定(QAE)は、古典的手法よりも2次的なスピードアップのポテンシャルを提供する。
本稿では,状態準備演算子の実装コストを大幅に削減するためにQSVT(Quantum Singular Value Transformation)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25128687379089687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The analysis of credit risk is crucial for the efficient operation of financial institutions. Quantum Amplitude Estimation (QAE) offers the potential for a quadratic speed-up over classical methods used to estimate metrics such as Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR). However, numerous limitations remain in efficiently scaling the implementation of quantum circuits that solve these estimation problems. One of the main challenges is the use of costly and restrictive arithmetic that must be implemented within the quantum circuit. In this paper, we propose using Quantum Singular Value Transformation (QSVT) to significantly reduce the cost of implementing the state preparation operator, which underlies QAE for credit risk analysis. We also present an end-to-end code implementation and the results of a simulation study to validate the proposed approach and demonstrate its benefits.
- Abstract（参考訳）: 金融機関の効率的な運営には信用リスクの分析が不可欠である。
量子振幅推定(QAE)は、リスクの値(VaR)やリスクの条件値(CVaR)といったメトリクスを推定するために使用される古典的な手法よりも2次的なスピードアップのポテンシャルを提供する。
しかし、これらの推定問題を解く量子回路の実装を効率的に拡張する上で、多くの制限が残されている。
主な課題の1つは、量子回路内で実装しなければならないコストと制限のある算術を使うことである。
本稿では,量子特異値変換(QSVT)を用いて,信用リスク分析の基盤となる状態準備演算子の実装コストを大幅に削減することを提案する。
また、提案手法を検証し、その利点を実証するために、エンドツーエンドのコード実装とシミュレーション研究の結果も提示する。
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