.png){kind=icon}
返回
Quantum Testing of Recommender Algorithms on GPU-Based Quantum Simulators
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.3390/computers14040137.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本研究探讨了量子计算在资产管理中的应用，重点研究了使用量子近似优化算法（QAOA）解决特定类别的金融资产推荐问题。尽管量子计算在组合优化任务中前景广阔，但其应用于投资组合管理在实现实际可扩展性方面面临重大挑战。在本工作中，我们采用图表示法对问题进行建模，其中节点代表投资者，边反映了资产选择上的显著相似性。我们使用量子模拟器（包括cuQuantum、Cirq-GPU和Cirq with IonQ）测试了所提出的方法，并将量子优化的性能与经典暴力搜索方法进行了比较。结果表明，量子算法可能在某些用例中提供计算优势，尽管对于较小的数据集，经典启发式方法也表现出竞争性性能。本研究为量子计算在实时金融决策中潜力的持续研究做出了贡献，为量子计算在更大、更复杂的投资者数据集的资产管理中的适用性和局限性提供了见解。
Keyword:
quantum computing
quantum approximate optimization algorithm
max-cut problem
financial asset recommendation
IonQ
graph neural networks
期刊
C
IF:
4.2
论文数:
1.4K
被引数:
3.3K
机构
引用论文
Computational Results for a Quantum Computing Application in Real-Life Finance量子计算在真实金融领域的应用计算结果
PREAI
分享收藏Quantum approximate optimization of non-planar graph problems on a planar superconducting processor.png)
NATURE PHYSICS
NATURE PHYSICSIF18.4
PREAI
分享收藏
查看更多内容