Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Correcting Quantum Many-Body Control using Reinforcement Learning with Tensor Networks

論文の概要: Self-Correcting Quantum Many-Body Control using Reinforcement Learning with Tensor Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11790v1
Date: Thu, 27 Jan 2022 20:14:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-27 18:01:53.592810
Title: Self-Correcting Quantum Many-Body Control using Reinforcement Learning with Tensor Networks
Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いた強化学習を用いた自己補正量子多体制御
Authors: Friederike Metz, Marin Bukov
Abstract要約: 本稿では、強化学習(RL)に基づく量子多体系を効率的に制御するための新しい枠組みを提案する。 RLエージェントのトレーニング可能な機械学習アーキテクチャの一部として,多体状態を表現するために行列積状態を活用することで,量子制御問題に取り組む。これにより、ニューラルネットワークのみのアーキテクチャが許すよりもはるかに大きなシステムを制御できると同時に、一般化性やノイズに対するトレーニングなど、ディープラーニングアルゴリズムの利点を保ちます。
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: Quantum many-body control is a central milestone en route to harnessing quantum technologies. However, the exponential growth of the Hilbert space dimension with the number of qubits makes it challenging to classically simulate quantum many-body systems and consequently, to devise reliable and robust optimal control protocols. Here, we present a novel framework for efficiently controlling quantum many-body systems based on reinforcement learning (RL). We tackle the quantum control problem by leveraging matrix product states (i) for representing the many-body state and, (ii) as part of the trainable machine learning architecture for our RL agent. The framework is applied to prepare ground states of the quantum Ising chain, including critical states. It allows us to control systems far larger than neural-network-only architectures permit, while retaining the advantages of deep learning algorithms, such as generalizability and trainable robustness to noise. In particular, we demonstrate that RL agents are capable of finding universal controls, of learning how to optimally steer previously unseen many-body states, and of adapting control protocols on-the-fly when the quantum dynamics is subject to stochastic perturbations.
Abstract（参考訳）: 量子多体制御は、量子技術を活用するための重要なマイルストーンである。しかし、ヒルベルト空間次元が量子ビット数で指数関数的に増加すると、量子多体系を古典的にシミュレートすることが難しくなり、信頼性とロバストな最適制御プロトコルが考案される。本稿では、強化学習(RL)に基づく量子多体系を効率的に制御するための新しい枠組みを提案する。我々は行列積状態を利用して量子制御問題に取り組む (i)多体状態を表すための、及び (ii)RLエージェントのトレーニング可能な機械学習アーキテクチャの一部として。この枠組みは臨界状態を含む量子イジングチェーンの基底状態を作成するために適用される。これにより、ニューラルネットワークのみのアーキテクチャよりもはるかに大きなシステムを制御できると同時に、一般化性やノイズに対するトレーニング可能な堅牢性といったディープラーニングアルゴリズムの利点を保ちます。特に、RLエージェントが普遍的な制御を見出すことができ、多くの身体状態を最適に操る方法を学び、量子力学が確率的摂動を受ける場合、制御プロトコルをオンザフライで適用できることを示した。

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