論文の概要: Connecting Quantum Computing with Classical Stochastic Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18614v1
- Date: Tue, 23 Sep 2025 04:02:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.693203
- Title: Connecting Quantum Computing with Classical Stochastic Simulation
- Title（参考訳）: 古典確率シミュレーションによる量子コンピューティングの接続
- Authors: Jose Blanchet, Mark S. Squillante, Mario Szegedy, Guanyang Wang,
- Abstract要約: 本稿ではモンテカルロ計算への量子的アプローチと計算ファイナンスへの応用を紹介する。
直観を構築するためにGroverのアルゴリズムを用いて量子コンピューティングの基礎を概説する。
Python/Qiskit実装では、金融に適用されるこれらの概念が説明されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.743349597675324
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This tutorial paper introduces quantum approaches to Monte Carlo computation with applications in computational finance. We outline the basics of quantum computing using Grover's algorithm for unstructured search to build intuition. We then move slowly to amplitude estimation problems and applications to counting and Monte Carlo integration, again using Grover-type iterations. A hands-on Python/Qiskit implementation illustrates these concepts applied to finance. The paper concludes with a discussion on current challenges in scaling quantum simulation techniques.
- Abstract（参考訳）: 本稿ではモンテカルロ計算への量子的アプローチと計算ファイナンスへの応用を紹介する。
直観を構築するためにGroverのアルゴリズムを用いて量子コンピューティングの基礎を概説する。
次に、Grover型反復法を用いて、振幅推定問題とアプリケーションをカウントとモンテカルロの統合にゆっくりと移行する。
Python/Qiskit実装では、金融に適用されるこれらの概念が説明されている。
この論文は、量子シミュレーション技術のスケーリングにおける現在の課題に関する議論から締めくくっている。
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