論文の概要: Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09052v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 21:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 15:45:17.113686
• Title: Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いたテンソルネットワーク収縮の最適化
• Authors: Eli A. Meirom, Haggai Maron, Shie Mannor, Gal Chechik
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。 この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。 GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.05566365115729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Computing (QC) stands to revolutionize computing, but is currently still limited. To develop and test quantum algorithms today, quantum circuits are often simulated on classical computers. Simulating a complex quantum circuit requires computing the contraction of a large network of tensors. The order (path) of contraction can have a drastic effect on the computing cost, but finding an efficient order is a challenging combinatorial optimization problem. We propose a Reinforcement Learning (RL) approach combined with Graph Neural Networks (GNN) to address the contraction ordering problem. The problem is extremely challenging due to the huge search space, the heavy-tailed reward distribution, and the challenging credit assignment. We show how a carefully implemented RL-agent that uses a GNN as the basic policy construct can address these challenges and obtain significant improvements over state-of-the-art techniques in three varieties of circuits, including the largest scale networks used in contemporary QC.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング(qc)はコンピューティングに革命をもたらすが、現在はまだ限られている。 今日量子アルゴリズムを開発しテストするために、量子回路はしばしば古典的コンピュータ上でシミュレートされる。 複雑な量子回路をシミュレーションするには、テンソルの大きなネットワークの収縮を計算する必要がある。 収縮の順序(経路)は計算コストに大きな影響を与えるが、効率的な順序を見つけることは、組合せ最適化の問題である。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。 この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。 本稿では,GNNを基本方針として実装したRLエージェントが,これらの課題に対処し,現代QCで使用されている最大規模のネットワークを含む3種類の回路において,最先端技術に対する大幅な改善を実現する方法を示す。

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