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Quantum Numbers02:43

Quantum Numbers

52.4K
It is said that the energy of an electron in an atom is quantized; that is, it can be equal only to certain specific values and can jump from one energy level to another but not transition smoothly or stay between these levels.
52.4K
What is Variation?01:14

What is Variation?

18.7K
Apart from the measures of central tendency, distribution, outliers, and the changing characteristics of data with time, an important characteristic of any data set is its variation or spread. In some data sets, the data values are concentrated closely near the mean; in others, the data values are more widely spread out from the mean.
The range, standard deviation, standard error, and variance are the different measures of variation.
Range: The range is the difference between its maximum and...
18.7K
The Quantum-Mechanical Model of an Atom02:45

The Quantum-Mechanical Model of an Atom

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Shortly after de Broglie published his ideas that the electron in a hydrogen atom could be better thought of as being a circular standing wave instead of a particle moving in quantized circular orbits, Erwin Schrödinger extended de Broglie’s work by deriving what is now known as the Schrödinger equation. When Schrödinger applied his equation to hydrogen-like atoms, he was able to reproduce Bohr’s expression for the energy and, thus, the Rydberg formula governing hydrogen spectra.
59.8K
Variation01:19

Variation

8.1K
An important characteristic of any set of data is the variation in the data. In some data sets, the data values are concentrated closely near the mean; in other data sets, the data values are more widely spread out from the mean. The most common measure of variation, or spread, is the standard deviation, which is the square root of variance.
When independent and dependent variables are plotted on a scatter plot, the slope of a line is a value that describes the rate of change between the two...
8.1K
Conservative Site-specific Recombination and Phase Variation02:53

Conservative Site-specific Recombination and Phase Variation

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Because the DNA segments are cut and reorganized in a direction-specific manner, site-specific recombination has emerged as an efficient genetic engineering technique. Flippase and Cyclization recombinases or Flp and Cre, respectively, are two members of the tyrosine recombinase family derived from bacteriophages, that are used to mediate site-specific DNA insertions, deletions, and targeted expression of proteins in mammalian cell lines.
The recognition sites for Cre recombinase called LoxP...
6.9K
Variation of Atmospheric Pressure01:18

Variation of Atmospheric Pressure

4.2K
Change in atmospheric pressure with height is particularly interesting. The decrease in atmospheric pressure with increasing altitude is due to the decreasing gravitational force per unit area as we move away from the surface of the earth.
Assuming the air temperature is constant at a given altitude and that the ideal gas law of thermodynamics describes the atmosphere to a good approximation, one can find the variation of atmospheric pressure with height.
Let p(y) be the atmospheric pressure at...
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  • 1Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú, São Paulo, Brazil. jose.scursulim@itau-unibanco.com.br.

Scientific reports
|February 13, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio introduce un nuevo marco cuántico para la optimización de carteras consciente de la diversificación. El ansaatz de estado de Dicke mejora significativamente el rendimiento al garantizar soluciones factibles, superando a los métodos existentes.

Palabras clave:
optimización de carterascomputación cuánticaVQEestados de Dickeansatzfinanzas computacionalesalgoritmos de optimización

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Área de la Ciencia:

  • Computación Cuántica
  • Finanzas Computacionales
  • Algoritmos de Optimización

Sus antecedentes:

  • La optimización de carteras es crucial en finanzas, pero a menudo descuida la diversificación.
  • Los algoritmos cuánticos existentes para la optimización de carteras carecen de restricciones explícitas de diversificación.
  • Los modelos financieros realistas requieren la incorporación de la diversificación para una aplicación práctica.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un nuevo marco cuántico para la optimización de carteras multiclas que incorpore explícitamente la diversificación.
  • Introducir un nuevo ansaatz para el Solucionador de Valores Propios Variacionales (VQE) que satisfaga inherentemente las restricciones de diversificación.
  • Analizar el impacto de los optimizadores clásicos en el rendimiento de este enfoque híbrido cuántico-clásico.

Principales métodos:

  • Se utilizaron múltiples estados de Dicke parametrizados como un ansaatz VQE para codificar las restricciones de diversificación.
  • Se inicializó el sistema cuántico en una superposición de estados factibles, reduciendo el espacio de búsqueda y eliminando la necesidad de términos de penalización.
  • Se evaluó el rendimiento con diferentes optimizadores clásicos, centrándose en el optimizador CMA-ES.

Principales resultados:

  • El ansaatz de estado de Dicke codificó con éxito las restricciones de diversificación, asegurando que solo se exploraran los estados de cartera factibles.
  • El enfoque híbrido cuántico-clásico, particularmente con el optimizador CMA-ES, demostró una tasa de convergencia, una relación de aproximación y una probabilidad de medición superiores.
  • El método redujo significativamente el espacio de búsqueda computacional al evitar términos de penalización.

Conclusiones:

  • El marco cuántico propuesto ofrece una solución prometedora para la optimización de carteras práctica y consciente de la diversificación.
  • El ansaatz de estado de Dicke es una innovación clave para manejar eficientemente las restricciones en la optimización cuántica.
  • Este enfoque tiene un potencial significativo para la aplicación en el sector financiero, abordando los desafíos del mundo real en la gestión de carteras.