論文の概要: Where the Quantum Lives in D-Wave Hybrid Portfolio Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17623v1
- Date: Sun, 17 May 2026 19:41:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.232438
- Title: Where the Quantum Lives in D-Wave Hybrid Portfolio Optimization
- Title（参考訳）: D波ハイブリッドポートフォリオ最適化における量子の在り方
- Authors: Luis Lozano,
- Abstract要約: 我々は、D-Waveのハイブリッド量子古典的ポートフォリオ最適化サービスが実際にどれだけ量子的であるかを監査する。
制約ネイティブのLeapHybridCQMサービスは、Gurobiが最適なことを証明している54のインスタンスすべてにおいて、Gurobiが証明した最適値と一致する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We audit how much of D-Wave's hybrid quantum-classical portfolio-optimization service is actually quantum. On cardinality-constrained mean-variance-turnover instances spanning N equal to 10 to 640 with a Gurobi MIQP optimality anchor, the constraint-native LeapHybridCQM service matches Gurobi's proven optimum on all 54 instances where Gurobi proves optimality, but the mean QPU access time is only 0.034 seconds out of a 5-second wall-clock budget, roughly 0.7 percent of the run. The remaining roughly 99 percent is the service's classical decomposition, sub-problem assembly, and feasibility-aware reassembly, so the reported D-Wave hybrid win on this problem class is a constraint-native classical pipeline with a small QPU contribution rather than a quantum-sampling win. Two structural results sharpen this audit. First, the cardinality penalty contributes a dense rank-one term that makes the penalty-encoded logical graph fully connected regardless of the original covariance density, collapsing the intended density benchmark axis for all penalty-encoded paths while leaving the constraint-native sparsity intact. Second, the constraint-native service returns identical solutions at every tested wall-clock budget from 5 to 300 seconds and across 10 repeated calls, a determinism property of the service on this problem class. Together with two classical baselines, namely Gurobi MIQP and simulated annealing, and a comparison against the penalty-encoded hybrid interface, these results extend the prior constraint-native versus penalty-encoded observation of Sakuler et al. from the statement that the constraint-native interface handles constraints natively to the operational decomposition of where the win actually originates, a finding that reframes how D-Wave hybrid performance should be reported in quantum-finance benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 我々は、D-Waveのハイブリッド量子古典的ポートフォリオ最適化サービスが実際にどれだけ量子的であるかを監査する。
Nにまたがる濃度制約付き平均分散-ターンオーバーインスタンスが、Gurobi MIQP最適化アンカーで10から640に等しい場合、制約ネイティブのLeapHybridCQMサービスは、Gurobiが最適性を証明している54のインスタンスすべてにおいて、Gurobiの証明された最適値と一致するが、平均QPUアクセス時間は5秒の壁面予算のうち0.034秒で、約0.7%である。
残りの約99%は、サービスの古典的な分解、サブプロブレムアセンブリ、ファシビリティを意識した再組み立てである。そのため、D-Waveハイブリッドがこの問題クラスで勝利したと報告されているのは、量子サンプリングの勝利ではなく、小さなQPUコントリビューションを持つ制約ネイティブな古典的パイプラインである。
2つの構造的な結果がこの監査を鋭くする。
第一に、濃度ペナルティは、ペナルティエンコードされた論理グラフを元の共分散密度によらず完全に連結させ、ペナルティエンコードされた全てのパスに対して意図された密度ベンチマーク軸を崩壊させ、制約固有空間を無傷で残すような高階1項に寄与する。
次に、制約ネイティブサービスは、テスト済みのウォールクロックの予算毎に、同じソリューションを5秒から300秒間、10回の呼び出しで返します。
これらの結果は、2つの古典的ベースライン、すなわちGurobi MIQPとシミュレートされたアニーリング、およびペナルティエンコードされたハイブリッドインターフェースとの比較とともに、Sakulerらによる以前の制約-ネイティブ対ペナルティ-エンコードされた観察を拡張し、制約-ネイティブインターフェースは、実際に勝利が生じる場所の運用上の分解にネイティブに対処する、という声明から、D-Waveハイブリッドパフォーマンスが量子ファイナンスベンチマークでどのように報告されるべきかを再検討する。
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