論文の概要: A Tutorial on Optimal Control and Reinforcement Learning methods for Quantum Technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07453v4
• Date: Fri, 18 Mar 2022 08:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 14:11:27.519247
• Title: A Tutorial on Optimal Control and Reinforcement Learning methods for Quantum Technologies
• Title（参考訳）: 量子技術のための最適制御・強化学習法に関するチュートリアル
• Authors: Luigi Giannelli, Pierpaolo Sgroi, Jonathon Brown, Gheorghe Sorin Paraoanu, Mauro Paternostro, Elisabetta Paladino, and Giuseppe Falci
• Abstract要約: 本チュートリアルでは,3段階の人口移動問題に適用することで,量子最適制御と強化学習の手法を紹介する。 結果の一部を再現するJupyterノートブックはオープンソースでGitHubで公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum Optimal Control is an established field of research which is necessary for the development of Quantum Technologies. In recent years, Machine Learning techniques have been proved usefull to tackle a variety of quantum problems. In particular, Reinforcement Learning has been employed to address typical problems of control of quantum systems. In this tutorial we introduce the methods of Quantum Optimal Control and Reinforcement Learning by applying them to the problem of three-level population transfer. The jupyter notebooks to reproduce some of our results are open-sourced and available on github.
• Abstract（参考訳）: 量子最適制御(Quantum Optimal Control)は、量子技術の発展に必要な研究分野である。 近年、機械学習技術は様々な量子問題に取り組むのに有用であることが証明されている。 特に、量子システムの制御の典型的な問題に対処するために強化学習が用いられている。 本稿では,3段階の人口移動問題に適用することで,量子最適制御と強化学習の手法を紹介する。 結果を再現するためのjupyterノートブックはオープンソースでgithubから入手できます。

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