論文の概要: Experimental semi-autonomous eigensolver using reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15521v2
• Date: Sat, 12 Jun 2021 12:06:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 18:20:39.684314
• Title: Experimental semi-autonomous eigensolver using reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた実験的半自律型固有解法
• Authors: C.-Y. Pan, M. Hao, N. Barraza, E. Solano and F. Albarran-Arriagada
• Abstract要約: 固有解法はあらゆる量子技術の基本的なアルゴリズムである。 任意のエルミート演算子の固有ベクトルの近似を得るために半自律アルゴリズムを実装した。 この研究は、部分的な情報で決定できる量子デバイスの開発に有用である。
• 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: The characterization of observables, expressed via Hermitian operators, is a crucial task in quantum mechanics. For this reason, an eigensolver is a fundamental algorithm for any quantum technology. In this work, we implement a semi-autonomous algorithm to obtain an approximation of the eigenvectors of an arbitrary Hermitian operator using the IBM quantum computer. To this end, we only use single-shot measurements and pseudo-random changes handled by a feedback loop, reducing the number of measures in the system. Due to the classical feedback loop, this algorithm can be cast into the reinforcement learning paradigm. Using this algorithm, for a single-qubit observable, we obtain both eigenvectors with fidelities over 0.97 with around 200 single-shot measurements. For two-qubits observables, we get fidelities over 0.91 with around 1500 single-shot measurements for the four eigenvectors, which is a comparatively low resource demand, suitable for current devices. This work is useful to the development of quantum devices able to decide with partial information, which helps to implement future technologies in quantum artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: エルミート作用素を介して表される可観測性の特徴付けは、量子力学において重要なタスクである。 そのため、固有解法はあらゆる量子技術の基本的なアルゴリズムである。 本研究では,IBM量子コンピュータを用いて任意のエルミート演算子の固有ベクトルの近似を求める半自律アルゴリズムを実装した。 この目的のために、フィードバックループで処理されるシングルショット計測と擬似ランダム変更のみを使用し、システム内の測定回数を減らす。 古典的なフィードバックループのため、このアルゴリズムは強化学習パラダイムにキャストすることができる。 このアルゴリズムを用いて、単量子可観測値に対して、0.97以上の忠実度を持つ固有ベクトルと約200個の単発測定値を得る。 2量子ビットオブザーバブルでは、現在のデバイスに適したリソース需要が比較的少ない4つの固有ベクトルに対して、約1500回の単発計測で 0.91 以上のフィデリティが得られる。 この研究は、部分的情報で決定可能な量子デバイスの開発に有用であり、量子人工知能における将来の技術の実装に役立つ。

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