論文の概要: Quantum Logic Gate Synthesis as a Markov Decision Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12002v2
- Date: Tue, 5 Jul 2022 21:31:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-10 00:04:35.230091
- Title: Quantum Logic Gate Synthesis as a Markov Decision Process
- Title（参考訳）: マルコフ決定過程としての量子論理ゲート合成
- Authors: M. Sohaib Alam, Noah F. Berthusen, Peter P. Orth
- Abstract要約: 状態を準備したり、ゲートをコンパイルするために、最も短いゲートシーケンスに対応する最適な経路を見つける。
ゲートノイズの存在下では、最適ポリシがノイズゲートの効果にどのように適応するかを示す。
我々の研究は、離散的、決定論的、非マルコフ量子進化を有意義に課すことができることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforcement learning has witnessed recent applications to a variety of
tasks in quantum programming. The underlying assumption is that those tasks
could be modeled as Markov Decision Processes (MDPs). Here, we investigate the
feasibility of this assumption by exploring its consequences for two
fundamental tasks in quantum programming: state preparation and gate
compilation. By forming discrete MDPs, focusing exclusively on the single-qubit
case (both with and without noise), we solve for the optimal policy exactly
through policy iteration. We find optimal paths that correspond to the shortest
possible sequence of gates to prepare a state, or compile a gate, up to some
target accuracy. As an example, we find sequences of $H$ and $T$ gates with
length as small as $11$ producing $\sim 99\%$ fidelity for states of the form
$(HT)^{n} |0\rangle$ with values as large as $n=10^{10}$. In the presence of
gate noise, we demonstrate how the optimal policy adapts to the effects of
noisy gates in order to achieve a higher state fidelity. Our work shows that
one can meaningfully impose a discrete, stochastic and Markovian nature to a
continuous, deterministic and non-Markovian quantum evolution, and provides
theoretical insight into why reinforcement learning may be successfully used to
find optimally short gate sequences in quantum programming.
- Abstract（参考訳）: 強化学習は量子プログラミングにおける様々なタスクへの最近の応用を目撃している。
基本的な前提は、これらのタスクはマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化できるということである。
本稿では,量子プログラミングにおける2つの基本課題である状態準備とゲートコンパイルの帰結を探ることで,この仮定の実現可能性について検討する。
個別のMDPをつくり、単一キュービットのケースにのみ焦点を合わせることで(ノイズのない場合も)、政策反復によって最適なポリシーを正確に解決する。
最短のゲート列に対応する最適な経路を見つけ、ある状態を準備したり、ある目標の精度までゲートをコンパイルしたりする。
例えば、$(HT)^{n} |0\rangle$と$n=10^{10}$の値を持つ状態に対する$(HT)^{n} |0\rangle$と$(HT)^{n} |0\rangle$の値に対する$99\%$のフィデリティを生成できる。
ゲートノイズの存在下では,高次状態忠実度を達成するために,最適ポリシがノイズゲートの効果にどのように適応するかを示す。
我々の研究は、連続的、決定論的、非マルコフ的量子進化に離散的、確率的、マルコフ的性質を有意義に課すことを示し、なぜ強化学習が量子プログラミングにおいて最適に短いゲート列を見つけるのに成功するのかに関する理論的洞察を提供する。
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