論文の概要: No-Regret Learning and Equilibrium Computation in Quantum Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08473v2
- Date: Tue, 14 Nov 2023 07:27:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 17:59:00.320775
- Title: No-Regret Learning and Equilibrium Computation in Quantum Games
- Title（参考訳）: 量子ゲームにおける非回帰学習と平衡計算
- Authors: Wayne Lin, Georgios Piliouras, Ryann Sim, Antonios Varvitsiotis
- Abstract要約: 本稿では,分散システムにおける量子対応エージェントのダイナミクスについて述べる。
非回帰アルゴリズムは時間平均における分離可能な量子ナッシュ平衡に収束することを示す。
一般的なマルチプレイヤー量子ゲームの場合、我々の研究は、(分離可能な)量子粗相関平衡(QCCE)という新しい解の概念につながる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.52039978254151
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As quantum processors advance, the emergence of large-scale decentralized
systems involving interacting quantum-enabled agents is on the horizon. Recent
research efforts have explored quantum versions of Nash and correlated
equilibria as solution concepts of strategic quantum interactions, but these
approaches did not directly connect to decentralized adaptive setups where
agents possess limited information. This paper delves into the dynamics of
quantum-enabled agents within decentralized systems that employ no-regret
algorithms to update their behaviors over time. Specifically, we investigate
two-player quantum zero-sum games and polymatrix quantum zero-sum games,
showing that no-regret algorithms converge to separable quantum Nash equilibria
in time-average. In the case of general multi-player quantum games, our work
leads to a novel solution concept, (separable) quantum coarse correlated
equilibria (QCCE), as the convergent outcome of the time-averaged behavior
no-regret algorithms, offering a natural solution concept for decentralized
quantum systems. Finally, we show that computing QCCEs can be formulated as a
semidefinite program and establish the existence of entangled (i.e.,
non-separable) QCCEs, which cannot be approached via the current paradigm of
no-regret learning.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセッサが進歩するにつれて、量子可能エージェントの相互作用を伴う大規模分散システムの出現が近づいている。
最近の研究は、戦略的量子相互作用のソリューション概念として、ナッシュと相関平衡の量子バージョンを探索してきたが、これらのアプローチは、エージェントが限られた情報を持っている分散適応装置に直接接続しなかった。
本稿では,非回帰アルゴリズムを用いた分散システムにおける量子化可能なエージェントのダイナミクスについて考察する。
具体的には、2プレイヤーの量子ゼロサムゲームとポリマトリクスの量子ゼロサムゲームについて検討し、時間平均における分離可能な量子ナッシュ平衡に非回帰アルゴリズムが収束することを示した。
一般的なマルチプレイヤー量子ゲームの場合、我々の研究は(分離可能な)量子粗相関平衡(QCCE)という、時間平均の振る舞いの非回帰アルゴリズムの収束結果を生み出し、分散化された量子システムに対する自然な解の概念を提供する。
最後に、QCCEを半定値プログラムとして定式化して、現在の非回帰学習のパラダイムではアプローチできない絡み合った(非分離可能)QCCEの存在を確立することを示す。
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