論文の概要: A Digital Spreading Framework for Quantum Expectation Computation Without Rotation Gates or Arithmetic Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05452v1
- Date: Tue, 07 Apr 2026 05:37:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.641891
- Title: A Digital Spreading Framework for Quantum Expectation Computation Without Rotation Gates or Arithmetic Circuits
- Title（参考訳）: 回転ゲートや算術回路のない量子期待計算のためのデジタル・スプレッド・フレームワーク
- Authors: Yu-Ting Kao, Yeong-Jar Chang,
- Abstract要約: Digital Spreading (DS)は、このトレードオフを解決するために設計された完全なデジタル量子コンピューティングフレームワークである。
DSは相対誤差0.0001%の浮動小数点精度を達成し、JP Morganの回転法より優れている。
全体として、DSは量子重み付け平均計算のためのコンパクトで堅牢で正確なフレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5729426778193399
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the pursuit of quantum advantage for financial engineering, researchers face a critical dilemma: analog rotation gates suffer from inherent 'sine-to-square' biases and error magnification, while digital arithmetic circuits (e.g., WeightedAdder) incur prohibitive quadratic complexity that exceeds NISQ capabilities. This study introduces Digital Spreading (DS), a fully digital quantum computing framework designed to resolve this trade-off. DS overcomes these limitations by utilizing a pruned Cuccaro ripple-carry architecture that avoids costly multiplication and eliminates rotation gates entirely. The proposed circuit employs integer comparison operations on superposed quantum states, mapping multi-qubit outcomes onto the probability of a single target qubit. Experiments based on a random walk model for option pricing demonstrate that DS achieves floating-point precision with a relative error as low as 0.0001%, outperforming JP Morgan's rotation-based method (1.43%), as well as ITRI's analog calibration (1.43%) and digital calibration approaches (19.14%). Overall, DS provides a compact, robust, and accurate framework for quantum weighted-average computation.
- Abstract（参考訳）: アナログ回転ゲートは固有の「正方形」バイアスと誤差倍率に悩まされる一方、デジタル算術回路(例えば、WeightedAdder)は、NISQ能力を超える禁制的な二次的複雑性に悩まされる。
本研究は、このトレードオフを解決するために設計された完全なデジタル量子コンピューティングフレームワークであるDigital Spreading (DS)を紹介する。
DSは、コストのかかる乗算を回避し、ローテーションゲートを完全に排除するプルーニングされたCuccaro ripple-carryアーキテクチャを利用することで、これらの制限を克服する。
提案回路は、重畳された量子状態の整数比較演算を用い、複数の量子ビットの結果を単一の標的量子ビットの確率にマッピングする。
オプション価格のランダムウォークモデルに基づく実験では、DSは相対誤差0.0001%の浮動小数点精度を達成し、JP Morganの回転法1.43%、ITRIのアナログ校正法1.43%、デジタル校正法19.14%を上回った。
全体として、DSは量子重み付け平均計算のためのコンパクトで堅牢で正確なフレームワークを提供する。
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