Biographie

Vladimir Skavysh est expert en science des données et fondateur du laboratoire d’informatique quantique axé sur l’analytique avancée de la Banque du Canada. Il a commencé sa carrière comme physicien spécialiste de l’énergie sombre et de l’interférométrie à neutrons avant de se réorienter vers la science des données et l’intelligence artificielle. L’informatique quantique, l’apprentissage profond et les mégadonnées font partie de ses domaines de recherche.

Domaines de recherche: Science des données

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Documents de travail du personnel

Quantum Monte Carlo for Economics: Stress Testing and Macroeconomic Deep Learning

Document de travail du personnel 2022-29 Vladimir Skavysh, Sofia Priazhkina, Diego Guala, Thomas Bromley
À l’aide de l’algorithme quantique de Monte-Carlo, nous cherchons à savoir si l’informatique quantique peut réduire le temps d’exécution des applications économiques. Nous appliquons l’algorithme à deux modèles : un test de résistance bancaire et un modèle DSGE résolu en recourant à l’apprentissage profond. Nous présentons aussi quelques innovations de notre cru, au sein même de l’algorithme et dans la méthode employée pour le comparer à sa version classique.

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Publications dans des revues