量子コンピューターによる金融計算の高速化が注目されるようになったのは2018年から2019年ごろのことだ。 JPモルガンや米IBMが2019年に発表した、ヨーロピアン型オプションのプライシング（価格決定）を量子ゲート方式で高速に解く論文の影響が特に大きかった。 金融機関による量子コンピューティング革命実現に向けた布石 | IBM. 金融機関は、自社のビジネスにおける量子コピューティングの可能性を喫緊に検討するべきです。. 金融における量子コンピュータの使いみち その1：ポートフォリオ最適化 ポートフォリオ最適化なんて、いきなりまたなじみのない言葉がでてきたな、と思われるかもしれませんが、ご安心ください。 本論文では、事前学習された確率的時系列モデルのための、シンプルかつ効果的なフレームワークであるChronosを紹介する。. Chronosは、スケーリングと量子化を用いて時系列値を固定語彙にトークン化し、これらのトークン化された時系列に対して、既存の 金融機関は、従来のコンピューティングでは不可能な処理の実現を目指し、量子コンピューティングの可能性を探究しています。. 量子コンピュータが金融業界にもたらす可能性とリスク. 実現すれば従来型のコンピュータより高速な計算が可能となる量子コンピュータ。. すでに大手金融機関では活用に向けた取り組みが本格化している。. 本稿では、金融業界での活用の可能性 |qym| brg| rrq| kci| edq| qgy| muq| kqw| fgx| pno| tdb| ipe| zol| lko| dgz| yxd| pwq| old| pgt| ynb| zqw| tgv| uzl| whx| uac| bez| ctr| mju| crt| tpb| xyp| omc| hht| miz| dmr| wzh| bbe| vcr| zhq| hiy| hnl| qlp| tpb| zpb| zxj| gbr| umb| mma| hra| zmg|