【初めての資産運用 第6回】量子から学ぶ、いちばん効率のよい配分を探す
3つ目の資産Jを加え、持ち分の割合ごとに全体のリターン・ばらつき・効率を計算します。10%刻みの66通りを調べると、効率がいちばん高いのはH 20%・I 20%・J 60%（効率 …
機械学習の記事一覧
機械学習に関する記事13本を、新しい順に掲載しています。
初めての資産運用 ― 量子コンピュータから学ぶ数字の読み方
【初めての資産運用 第7回（最終回）】量子から学ぶ、効率の先でリスクを取るということ
いちばん効率のよい配分（リターン6.4%）より増やしたいときの工夫を、数字で確かめます。個別の銘柄K（リターン15%・ばらつき40%）を1割加えると、効率をほぼ保ったままリターンは7.5%に。ただし2割を超えると振れ幅の…
量子コンピュータが半導体に統合された後に起こると予想されること4選
量子ビットを半導体の製造工程で作る研究が進んでいます。Intel の 300 mm ウェハー上のシリコンスピン量子ビット、1 ケルビンを超える温度での動作、冷凍機の中で動く制御チッ…
【初めての資産運用 第5回】量子から学ぶ、相関の強さで効率が変わる
同じリターン・同じばらつきの2つの資産でも、一緒に動くか逆に動くかで効率は大きく変わります。半々で持つと、相関＋1で効率0.67、無関係で0.94、−0.5で1.33。リターンもば…
【初めての資産運用 第4回】量子から学ぶ、分けて持つとなぜ効率が上がるのか
前回は、リターンのばらつきが大きいほど最終的な金額が減ることを確認し、ばらつき1つぶんに対するリターンの効率性を計算しました。今回は、2つの資産に資金を分けた場合、その動き方によっ…
【初めての資産運用 第3回】量子から学ぶ、ばらつきの使い方と効率
前回は、同じ平均リターンでも振れ幅が大きいと最終的な金額が減ることをご説明しました。その振れ幅を「ばらつき」という数字で表せることも確認しましたね。今回は、このリターンとばらつきを…
【初めての資産運用 第2回】量子から学ぶ、振れ幅を数字にする
振れ幅の大きさを1つの数字にする方法を、平均からの離れ具合を2乗して平均し、平方根を取るという手順で説明します。毎年+10%のAは0%、+30%と-20%を繰り返すBは約24.5%…
【初めての資産運用 第1回】量子コンピュータから学ぶ、数字の振れ幅の見方
資産運用ではリターンだけでなく、リスク＝振れ幅も見る必要があります。平均リターンが同じでも、振れ幅が大きいほど最終的に手にする金額は減ります。過去の成績は未来を保証しません。自分が…
拡散モデル的AIによる量子誤り緩和：弱測定に基づくノイズ除去フレームワーク
量子コンピュータのデコヒーレンスを弱測定の連続として捉え、AIの拡散モデルを応用してノイズを除去し、元の量子状態を復元する誤り緩和手法を提案した。単一量子ビットや複数量子ビットの分…
WiMi、ツインフィールド量子鍵配送パラメータ最適化のためのニューラルネットワークを研究
WiMi Hologram Cloud社は、量子暗号通信システムの性能向上のため、機械学習を活用した最適化技術の研究を発表しました。従来の計算手法と比べて処理速度を大幅に改善し、変…
IonQ、AI駆動型量子インフラ拡張のためSeed Innovationsを買収へ
量子コンピュータ企業IonQが、機械学習とクラウド技術を専門とするSeed Innovationsを買収すると発表しました。この買収により、AI技術を活用して量子コンピュータのシス…
D-Wave Advantage 2を使用した産業機械学習向け量子強化特徴マッピングをKipu Quantumが実証
Kipu Quantumは、D-Wave社の量子コンピュータを使って、従来のAIによる病気や薬の予測精度を大幅に向上させる技術を実証しました。データを量子状態に変換して特徴を抽出す…
Zapataとandretti MotorsportがIndianapolis 500で優位性を得るために量子コンピューティングをどのように活用するか
量子コンピューティング企業Zapata ComputingとAndretti Motorsportsが提携し、自動車レースの勝利を目指して先進的なデータ分析に取り組んでいます。タイ…