Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum reinforcement learning in the presence of thermal dissipation

論文の概要: Quantum reinforcement learning in the presence of thermal dissipation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06450v2
Date: Sat, 5 Aug 2023 10:39:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-09 00:59:22.709502
Title: Quantum reinforcement learning in the presence of thermal dissipation
Title（参考訳）: 熱散逸の存在下での量子強化学習
Authors: M. L. Olivera-Atencio, L. Lamata, M. Morillo, J. Casado-Pascual
Abstract要約: 非散逸性量子強化学習プロトコルは熱散逸の存在に適応する。解析の結果, 十分な低温条件下では, 散逸はプロトコルの性能を著しく低下させることはないことがわかった。
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: A study of the effect of thermal dissipation on quantum reinforcement learning is performed. For this purpose, a nondissipative quantum reinforcement learning protocol is adapted to the presence of thermal dissipation. Analytical calculations as well as numerical simulations are carried out obtaining evidence that dissipation do not significantly degrade the performance of the quantum reinforcement learning protocol for sufficiently low temperatures, being in some cases even beneficial. Quantum reinforcement learning under realistic experimental conditions of thermal dissipation opens an avenue for the realization of quantum agents able to interact with a changing environment, and adapt to it, with plausible many applications inside quantum technologies and machine learning.
Abstract（参考訳）: 量子強化学習における熱散逸の影響について検討した。この目的のために、非散逸性量子強化学習プロトコルを熱散逸の存在に適応させる。解析計算と数値シミュレーションを行い、散逸が十分な低温下での量子強化学習プロトコルの性能を著しく低下させることはないという証拠を得る。熱散逸の現実的な実験条件下での量子強化学習は、変化する環境と相互作用し、それに適応できる量子エージェントの実現への道を開く。

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