كاربرد الگوريتم هاي يادگيري ماشين كوانتومي در علوم مالي

يادگيري ماشين مجموع هاي از الگوريتم ها است كه اين امكان را براي رايانه فراهم مي كند كه الگوهاي آماري و رفتاري در داده ها را بدون برنامه نويسي صريح بياموزد. اين الگوريتم ها كاربردهاي گسترده اي در همهٔ زمينه ها به ويژه علوم مالي كه نياز به توان و دقت محاسباتي بالا دارند، شامل الگوسازي بازارهاي مالي و مديريت سبد دارايي ها و ريسك سنجي، مي شود. اما به اين علت كه در اغلب اين روش ها داده هاي فراواني مي خواهيم، انجام دادن اين محاسبات بر رايانه هاي كلاسيك به زمان بسيار و منابع محاسباتي نياز دارد كه ممكن است در عمل كارايي هاي فني و تخصصي نداشته باشند. رايانه هاي كوانتومي به علت قدرت پردازش موازي مي توانند مسائل را بسيار سريع تر از الگوريتم هاي همتاي قديمي خود حل كنند كه سبب افزايش سرعت كوانتومي در الگوريتم هاي يادگيري ماشين مي شود. در اين مقاله كاربرد محاسبات كوانتومي در حل مسائل علوم مالي بررسي شده و با روش هاي كلاسيك موجود مقايسه شده است. روش شناسي پژوهشْ مطالعهٔ اسنادي و كتابخانه اي است كه براساس آن در مقاله مسائل مهم محاسباتي در اقتصاد مالي مطرح شده است و سپس الگوريتم هاي بهينه سازي كوانتومي براي حل مسائل معرفي شده است. مشخصاً در پژوهش حاضر تلاش كرده ايم آن دسته از مسائل محاسباتي در حوزهٔ علوم مالي را شناسايي كنيم كه در آن استفاده از روش يادگيري ماشين كوانتومي به بهترين الگوريتم هاي كلاسيك متناظر برتري ايجاد كند. همچنين امكان پذيري تحقق فيزيكي اين روش ها در كوتاه مدت نيز بررسي شده است.براساس نتايج اين مطالعه اين پرسش ها مطرح مي شود كه چگونه روش هاي محاسبات كوانتومي مي تواند به افزايش سرعت و دقت در تحليل ها و پيش بيني هاي اقتصاد مالي منجر شود و جايگزين بهتري براي روش هاي كلاسيك به ويژه در مديريت سبد دارايي و تحليل ريسك باشد.