論文の概要: Weighted Quantum Channel Compiling through Proximal Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02426v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 18:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-05 16:15:44.722183
• Title: Weighted Quantum Channel Compiling through Proximal Policy Optimization
• Title（参考訳）: 近似最適化による重み付き量子チャネルコンパイル
• Authors: Weiyuan Gong, Si Jiang and Dong-Ling Deng
• Abstract要約: 本稿では,任意の量子チャネルをアシラリー量子ビットを使わずにコンパイルする手法を提案する。 提案アルゴリズムは,高価な基本ゲートの使用を便利かつ効果的に削減できることを示す。
• 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: We propose a general and systematic strategy to compile arbitrary quantum channels without using ancillary qubits, based on proximal policy optimization -- a powerful deep reinforcement learning algorithm. We rigorously prove that, in sharp contrast to the case of compiling unitary gates, it is impossible to compile an arbitrary channel to arbitrary precision with any given finite elementary channel set, regardless of the length of the decomposition sequence. However, for a fixed accuracy $\epsilon$ one can construct a universal set with constant number of $\epsilon$-dependent elementary channels, such that an arbitrary quantum channel can be decomposed into a sequence of these elementary channels followed by a unitary gate, with the sequence length bounded by $O(\frac{1}{\epsilon}\log\frac{1}{\epsilon})$. Through a concrete example concerning topological compiling of Majorana fermions, we show that our proposed algorithm can conveniently and effectively reduce the use of expensive elementary gates through adding the weighted cost into the reward function of the proximal policy optimization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 近似ポリシ最適化に基づく, 任意の量子チャネルを近似量子ビットを使わずにコンパイルする汎用的かつ体系的な手法を提案する。 我々は、ユニタリゲートをコンパイルする場合とは対照的に、任意の有限小チャネル集合で任意の精度で任意のチャネルをコンパイルすることは、分解列の長さに関係なく不可能であることを厳密に証明する。 しかし、固定された精度で$\epsilon$ は、任意の量子チャネルがこれらの初等チャネルの列に分解され、ユニタリゲートが続き、シーケンスの長さは$o(\frac{1}{\epsilon}\log\frac{1}{\epsilon})$となるような、一定数の$\epsilon$依存性の初等チャネルを持つ普遍集合を構成することができる。 マヨラナフェルミオンのトポロジカルコンパイルに関する具体例を通して,提案アルゴリズムは,近似ポリシ最適化の報酬関数に重み付けコストを加えることにより,高価な基本ゲートの使用を便利かつ効果的に削減できることを示す。

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