การรวมควอนตัมมอนติคาร์โล: ข้อได้เปรียบอย่างเต็มที่ในความลึกของวงจรน้อยที่สุด

โหนดต้นทาง: 1705283

Steven Herbert

Quantinuum (เคมบริดจ์ควอนตัม), Terrington House, 13-15 Hills Rd, Cambridge, CB2 1NL, UK
ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ สหราชอาณาจักร

พบบทความนี้ที่น่าสนใจหรือต้องการหารือ? Scite หรือแสดงความคิดเห็นใน SciRate.

นามธรรม

บทความนี้เสนอวิธีการบูรณาการควอนตัมมอนติคาร์โลที่ยังคงรักษาความได้เปรียบของควอนตัมกำลังสองเต็มรูปแบบ โดยไม่ต้องทำการประมาณค่าทางคณิตศาสตร์หรือการประมาณเฟสควอนตัมบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม ไม่มีข้อเสนอก่อนหน้านี้สำหรับการบูรณาการควอนตัมมอนติคาร์โลที่สามารถบรรลุผลทั้งหมดนี้ได้ในคราวเดียว หัวใจของวิธีการที่เสนอคือการสลายตัวแบบอนุกรมฟูริเยร์ของผลรวมที่ประมาณค่าคาดหวังในการบูรณาการมอนติคาร์โล จากนั้นแต่ละองค์ประกอบจะประมาณค่าแยกกันโดยใช้การประมาณค่าแอมพลิจูดควอนตัม ผลลัพธ์หลักจะแสดงเป็นข้อความทางทฤษฎีของข้อได้เปรียบเชิงซีมโทติค และผลลัพธ์เชิงตัวเลขยังรวมอยู่ด้วยเพื่อแสดงให้เห็นประโยชน์เชิงปฏิบัติของวิธีการที่เสนอ วิธีการที่นำเสนอในบทความนี้เป็นหัวข้อของการยื่นขอรับสิทธิบัตร [Quantum Computing System and Method: การยื่นขอรับสิทธิบัตร GB2102902.0 และ SE2130060-3]

► ข้อมูล BibTeX

► ข้อมูลอ้างอิง

[1] 4 C. Blank, D.K. Park และ F. Petruccione, “การวิเคราะห์ที่ปรับปรุงด้วยควอนตัมของกระบวนการสุ่มแบบไม่ต่อเนื่อง” NPJ Quantum Information, vol. 7, ไม่. 126 ต.ค. 2021. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.1038/​s41534-021-00459-2 0pt.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-021-00459-2

[2] 4 A. Montanaro, "การเร่งความเร็วควอนตัมของวิธีมอนติคาร์โล" การดำเนินการของ Royal Society A: วิทยาศาสตร์คณิตศาสตร์ กายภาพ และวิศวกรรมศาสตร์ ฉบับที่ 471 2181 ไม่ใช่ 20150301, น. 2015, 10.1098. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​2015.0301/​rspa.0 XNUMXpt.
https://doi.org/10.1098/​rspa.2015.0301

[3] 4 G. Brassard, P. Høyer, M. Mosca และ A. Tapp, “Quantum amplitude amplification and estimation,” หน้า 53–74, 2002. [ออนไลน์] มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.1090/​conm/​305/​05215 0pt.
https://doi.org/​10.1090/​conm/​305/​05215

[4] 4 ดี. อัน, เอ็น. ลินเดน, เจ.-พี. Liu, A. Montanaro, C. Shao และ J. Wang, “วิธีมอนติคาร์โลหลายระดับที่เร่งด้วยควอนตัมสำหรับสมการเชิงอนุพันธ์สุ่มในการเงินทางคณิตศาสตร์” ควอนตัม ฉบับที่ 5, น. 481 มิ.ย. 2021. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-06-24-481 0pt.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-06-24-481

[5] 4 R. Orús, S. Mugel และ E. Lizaso, “การคำนวณควอนตัมสำหรับการเงิน: ภาพรวมและแนวโน้ม” บทวิจารณ์ในฟิสิกส์ เล่ม 4 100028, น. 2019, 10.1016. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​2019.100028/​j.revip.0 XNUMXpt.
https://doi.org/10.1016/​j.revip.2019.100028

[6] 4 D. J. Egger, R. García Gutiérrez, J. C. Mestre และ S. Woerner, “การวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิตโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม,” ธุรกรรม IEEE บนคอมพิวเตอร์, ฉบับที่ 70 12 ไม่ 2136, หน้า 2145–2021, 10.1109. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​2020.3038063/​TC.0 XNUMXpt.
https://doi.org/​10.1109/​TC.2020.3038063

[7] 4 S. Chakrabarti, R. Krishnakumar, G. Mazzola, N. Stamatopoulos, S. Woerner และ W. J. Zeng, “เกณฑ์สำหรับข้อได้เปรียบด้านควอนตัมในการกำหนดราคาอนุพันธ์,” Quantum, ฉบับที่ 5 463, น. 2021 มิ.ย. 10.22331. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​2021/​q-06-01-463-0 XNUMXpt.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-06-01-463

[8] 4 P. Rebentrost และ S. Lloyd, “การเงินการคำนวณควอนตัม: อัลกอริธึมควอนตัมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ” 2018 [ออนไลน์] มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.48550/​arxiv.1811.03975 0pt.
https://doi.org/​10.48550/​arxiv.1811.03975

[9] 4 K. Kaneko, K. Miyamoto, N. Takeda และ K. Yoshino, “การกำหนดราคาควอนตัมด้วยรอยยิ้ม: การใช้แบบจำลองความผันผวนในท้องถิ่นบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม” 2022 [ออนไลน์] มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.1140/​epjqt/​s40507-022-00125-2 0pt.
https:/​/​doi.org/​10.1140/​epjqt/​s40507-022-00125-2

[10] 4 S. Woerner และ D. J. Egger, “การวิเคราะห์ความเสี่ยงควอนตัม,” npj Quantum Information, vol. 5 ไม่ 1 ก.พ. 2019 [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: http://​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0130-6 0pt.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0130-6

[11] 4 P. Rebentrost, B. Gupt และ T. R. Bromley, “Quantum Computational Finance: Monte Carlo Pricing of Financial Derivatives,” Physical Review A, vol. 98 ไม่ใช่ 2 ส.ค. 2018 [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.1103/​physreva.98.022321 0pt.
https://doi.org/10.1103/​physreva.98.022321

[12] 4 D. J. Egger, C. Gambella, J. Marecek, S. McFaddin, M. Mevissen, R. Raymond, A. Simonetto, S. Woerner และ E. Yndurain, “คอมพิวเตอร์ควอนตัมสำหรับการเงิน: ทันสมัยที่สุด และแนวโน้มในอนาคต” ธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับวิศวกรรมควอนตัม ฉบับที่ 1, หน้า 1–24, 2020. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.1109/​TQE.2020.3030314 0pt.
https://doi.org/​10.1109/​TQE.2020.3030314

[13] 4 K. Miyamoto และ K. Shiohara, “การลด qubits ในอัลกอริธึมควอนตัมสำหรับการจำลองมอนติคาร์โลโดยเครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่มหลอก,” Physical Review A, เล่ม 102 2 ไม่ใช่ 2020 ส.ค. 10.1103 [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​102.022424/​PhysRevA.0 XNUMXpt.
https://doi.org/10.1103/​PhysRevA.102.022424

[14] 4 K. Kubo, Y. O. Nakagawa, S. Endo และ S. Nagayama, “การจำลองควอนตัมแบบแปรผันของสมการเชิงอนุพันธ์สุ่ม” ฟิสิกส์ รายได้ ก. ฉบับ. 103, น. 052425 พฤษภาคม 2021 [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.103.052425 0pt.
https://doi.org/10.1103/​PhysRevA.103.052425

[15] 4 แอล. โกรเวอร์ และ ที. รูดอล์ฟ, “การสร้างตำแหน่งซ้อนทับที่สอดคล้องกับการแจกแจงความน่าจะเป็นที่บูรณาการได้อย่างมีประสิทธิภาพ”, 2002. [ออนไลน์] มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.48550/​arxiv.quant-ph/​0208112 0pt.
https://​doi.org/​10.48550/​arxiv.quant-ph/​0208112
arXiv:ปริมาณ-ph/0208112

[16] 4 เอส. เฮอร์เบิร์ต “ไม่มีการเร่งความเร็วควอนตัมด้วยการเตรียมของรัฐโกรเวอร์-รูดอล์ฟสำหรับการบูรณาการควอนตัมมอนติคาร์โล” Physical Review E, vol. 103 ไม่ใช่ 6 มิ.ย. 2021 [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.1103/​physreve.103.063302 0pt.
https://doi.org/10.1103/​physreve.103.063302

[17] 4 Y. Suzuki, S. Uno, R. Raymond, T. Tanaka, T. Onodera และ N. Yamamoto, “การประมาณค่าแอมพลิจูดโดยไม่มีการประมาณค่าเฟส,” การประมวลผลข้อมูลควอนตัม, ฉบับที่ 19 2, ไม่ใช่. 2020 ม.ค. 10.1007 [ออนไลน์]. ที่มา: http://​/​doi.org/​11128/​s019-2565-2-0 XNUMXpt.
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s11128-019-2565-2

[18] 4 D. Grinko, J. Gacon, C. Zoufal และ S. Woerner, “การประมาณค่าแอมพลิจูดควอนตัมแบบวนซ้ำ,” npj Quantum Information, vol. 7, ไม่. 1 มี.ค. 2021 [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.1038/​s41534-021-00379-1 0pt.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-021-00379-1

[19] 4 S. Aaronson และ P. Rall, “การนับโดยประมาณของควอนตัม, ทำให้ง่ายขึ้น” การประชุมสัมมนาเรื่อง Simplicity in Algorithms, หน้า 24 32–2020 ม.ค. 10.1137 [ออนไลน์]. ที่มา: http://​/​doi.org/​1.9781611976014.5/​0 XNUMXpt.
https://doi.org/10.1137/​1.9781611976014.5

[20] 4 K. Nakaji “การประมาณค่าแอมพลิจูดที่เร็วขึ้น” ข้อมูลควอนตัมและการคำนวณ เล่ม 20 13 ไม่ 14&1109, หน้า 1123–2020, พ.ย. 10.26421. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​20.13/​qic14-2-0 XNUMXpt.
https://doi.org/​10.26421/​qic20.13-14-2

[21] I. Kerenidis และ A. Prakash “วิธีการประมาณค่าแอมพลิจูดด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัมระดับกลางที่มีเสียงรบกวน คำขอรับสิทธิบัตรสหรัฐอเมริกา เลขที่ 16/​892,229” 2020

[22] 4 T. Giurgica-Tiron, I. Kerenidis, F. Labib, A. Prakash และ W. Zeng, “อัลกอริธึมเชิงลึกต่ำสำหรับการประมาณค่าแอมพลิจูดควอนตัม,” Quantum, vol. 6, น. 745 มิ.ย. 2022 [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-06-27-745 0pt.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2022-06-27-745

[23] 4 N. Stamatopoulos, D. J. Egger, Y. Sun, C. Zoufal, R. Iten, N. Shen และ S. Woerner, “การกำหนดราคาทางเลือกโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม,” Quantum, vol. 4, น. 291 ก.ค. 2020. [ออนไลน์]. ที่มา: http://​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-07-06-291 0pt.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-07-06-291

[24] เอส. เฮอร์เบิร์ต “ระบบและวิธีการคอมพิวเตอร์ควอนตัม: การยื่นขอสิทธิบัตร GB2102902.0 และ SE2130060-3” 2021

[25] 4 A. Bouland, W. van Dam, H. Joorati, I. Kerenidis และ A. Prakash, “อนาคตและความท้าทายของการเงินควอนตัม” 2020 [ออนไลน์] มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.48550/​arxiv.2011.06492 0pt.
https://doi.org/​10.48550/​arxiv.2011.06492

[26] 4 T. Häner, M. Roetteler และ K. M. Svore, “การปรับวงจรควอนตัมให้เหมาะสมสำหรับเลขคณิต” 2018 [ออนไลน์] มีจำหน่าย: https://​/​doi.org/​10.48550/​arxiv.1805.12445 0pt.
https://doi.org/​10.48550/​arxiv.1805.12445

[27] 4 J. Preskill, “การประมวลผลควอนตัมในยุค NISQ และต่อจากนี้,” Quantum, เล่ม 2 79, น. 2018 ส.ค. 10.22331 [ออนไลน์]. ที่มา: http://​/​doi.org/​2018/​q-08-06-79-0 XNUMXpt.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2018-08-06-79

[28] 4 “แผนงานควอนตัมของ IBM” [ออนไลน์]. พร้อมใช้งาน: https://​/​www.ibm.com/​blogs/​research/​2021/​02/​quantum-development-roadmap 0pt.
https://​/​www.ibm.com/​blogs/​research/​2021/​02/​quantum-development-roadmap

[29] 4 น. ดี. Beaudrap และ S. Herbert, “การเข้ารหัสเครือข่ายเชิงเส้นควอนตัมสำหรับการกระจายสิ่งกีดขวางในสถาปัตยกรรมที่ถูกจำกัด” ควอนตัม ฉบับที่ 4, น. 356 พ.ย. 2020 [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: http://​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-11-01-356 0pt.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-11-01-356

[30] S. Herbert และ N. de Beaudrap, “วิธีการใช้งานระบบประมวลผลข้อมูลควอนตัม คำขอรับสิทธิบัตรสหรัฐอเมริกา เลขที่ 17/​064,980” 2020

อ้างโดย

[1] Dylan Herman, Cody Googin, Xiaoyuan Liu, Alexey Galda, Ilya Safro, Yue Sun, Marco Pistoia และ Yuri Alexeev, “การสำรวจควอนตัมคอมพิวเตอร์เพื่อการเงิน”, arXiv: 2201.02773.

[2] Kirill Plekhanov, Matthias Rosenkranz, Mattia Fiorentini และ Michael Lubasch, “การประมาณค่าแอมพลิจูดควอนตัมแปรผัน”, arXiv: 2109.03687.

[3] MC Braun, T. Decker, N. Hegemann และ SF Kerstan, “Error Resilient Quantum Amplitude Estimation from Parallel Quantum Phase Estimation”, arXiv: 2204.01337.

[4] Garrett T. Floyd, David P. Landau และ Michael R. Geller, “อัลกอริทึมควอนตัมสำหรับการสุ่มตัวอย่าง Wang-Landau”, arXiv: 2208.09543.

[5] โคอิจิ มิยาโมโตะ, “อัลกอริทึมควอนตัมสำหรับการคำนวณความเสี่ยงในพอร์ตสินเชื่อ”, arXiv: 2201.11394.

[6] Koichi Miyamoto, “การกำหนดราคาตัวเลือก Bermudan โดยการประมาณค่าความกว้างของควอนตัมและการแก้ไข Chebyshev”, arXiv: 2108.09014.

[7] โคอิจิ มิยาโมโตะ, “อัลกอริทึมควอนตัมสำหรับความแตกต่างเชิงตัวเลขของค่าที่คาดหวังด้วยความเคารพต่อพารามิเตอร์”, การประมวลผลข้อมูลควอนตัม 21 3, 109 (2022).

การอ้างอิงข้างต้นมาจาก are อบต./นาซ่าโฆษณา (ปรับปรุงล่าสุดสำเร็จ 2022-09-29 13:41:12 น.) รายการอาจไม่สมบูรณ์เนื่องจากผู้จัดพิมพ์บางรายไม่ได้ให้ข้อมูลอ้างอิงที่เหมาะสมและครบถ้วน

ไม่สามารถดึงข้อมูล Crossref อ้างโดย data ระหว่างความพยายามครั้งล่าสุด 2022-09-29 13:41:10 น.: ไม่สามารถดึงข้อมูลที่อ้างถึงสำหรับ 10.22331/q-2022-09-29-823 จาก Crossref นี่เป็นเรื่องปกติหาก DOI ได้รับการจดทะเบียนเมื่อเร็วๆ นี้

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก วารสารควอนตัม

การแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดแบบผสมผสานโดยเครื่อง Ising ที่สอดคล้องกันซึ่งอิงจากโครงข่ายประสาทเทียมที่พุ่งสูงขึ้น

โหนดต้นทาง: 2959128
ประทับเวลา: ตุลาคม 24, 2023

การทำงานร่วมกันระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและวิธีการมอนติคาร์โลแบบแปรผันสำหรับคลัสเตอร์ $^4He_N$ ขนาดเล็ก

โหนดต้นทาง: 3022742
ประทับเวลา: ธันวาคม 18, 2023

เคอร์เนลหนาแน่นและเต็มอันดับการเข้ารหัสบล็อกโดยใช้เมทริกซ์ลำดับชั้น: แอปพลิเคชันในพีชคณิตเชิงเส้นเชิงตัวเลขควอนตัม

โหนดต้นทาง: 1771630
ประทับเวลา: ธันวาคม 13, 2022