Quantum-inspired variational algorithms for partial differential equations: Application to financial derivative pricing
Quantum-inspired variational algorithms for partial differential equations: Application to financial derivative pricing
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受量子启发的偏微分方程变分算法：在金融衍生品定价中的应用
DOI：
10.1080/14697688.2023.2259954
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发表时间：
2022
影响因子：
1.3
通讯作者：
S. Veerapaneni
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tianchen Zhao;Chuhao Sun;A. Cohen;J. Stokes;S. Veerapaneni
变分量子蒙特卡罗(VMC)与神经网络量子态相结合，为解决一类特殊的偏微分方程(PDE)中的维灾问题提供了一个新的视角，即实、虚时相关的薛定谔方程.在本文中，我们给出了VMC的一个简单推广，它适用于任意时变的PDE，展示了在多资产Black-Scholes PDE中基于多个相关标的资产的欧式期权定价技术.
Variational quantum Monte Carlo (VMC) combined with neural-network quantum states offers a novel angle of attack on the curse-of-dimensionality encountered in a particular class of partial differential equations (PDEs); namely, the real- and imaginary time-dependent Schr\"odinger equation. In this paper, we present a simple generalization of VMC applicable to arbitrary time-dependent PDEs, showcasing the technique in the multi-asset Black-Scholes PDE for pricing European options contingent on many correlated underlying assets.
影响因子：
6.4
作者：
Preskill, John
通讯作者：
Preskill, John
DOI：
10.1016/j.jcp.2023.112588
发表时间：
2022-03
期刊：
J. Comput. Phys.
影响因子：
--
作者：
Joan Bruna;B. Peherstorfer;E. Vanden-Eijnden
通讯作者：
Joan Bruna;B. Peherstorfer;E. Vanden-Eijnden
基于流的变分量子蒙特卡罗的数值和几何方面
DOI：
10.1088/2632-2153/acc8b9
发表时间：
2023
期刊：
Machine Learning: Science and Technology
影响因子：
--
作者：
Stokes, James;Chen, Brian;Veerapaneni, Shravan
通讯作者：
Veerapaneni, Shravan