ABSTRACT
In this paper we propose a hybrid quantum-classical algorithm for dynamic portfolio optimization with minimal holding period. Our algorithm is based on sampling the near-optimal portfolios at each trading step using a quantum processor, and efficiently post-selecting to meet the minimal holding constraint. We found the optimal investment trajectory in a dataset of 50 assets spanning a 1 year trading period using the D-Wave 2000Q processor. Our method is remarkably efficient, and produces results much closer to the efficient frontier than typical portfolios. Moreover, we also show how our approach can easily produce trajectories adapted to different risk profiles, as typically offered in financial products. Our results are a clear example of how the combination of quantum and classical techniques can offer novel valuable tools to deal with real-life problems, beyond simple toy models, in current NISQ quantum processors.
ABSTRACT
Analiza que en la enfermedad de Alzheiner (EA) se establece que las alteraciones neuropatológicas por depósito de amieloide es la característica, el mismo que se da por varios mecanismos que son cambiantes y en los que participan algunas substancias como la claustrina, APO-J o procesos inflamatorios crónicos activos. En el presente trabajo, se determina la validez del uso del TAC, RMN, SPECT y PET como ayuda diagnóstica y para realizar cierto tipo de diagnósticos diferenciales. SPECT y PET ayudan para un diagnóstico precoz de alteraciones cerebrales de tipo funcional, mientras que la TAC y RMN lo hacen en las anatómicas. Además se revisa el tratamiento de la EA, dentro del cual los antidepresivos, antipsicóticos, nootrópicos, antiinflamatorios se han utilizado con relativo éxito en la prevención y mantenimiento de la EA.
