論文の概要: Cost Explosion for Efficient Reinforcement Learning Optimisation of Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12498v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 10:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:05:36.859893
• Title: Cost Explosion for Efficient Reinforcement Learning Optimisation of Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 量子回路の効率的な強化学習のためのコスト爆発
• Authors: Ioana Moflic and Alexandru Paler
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、量子回路を最適化する学習手法である。 私たちのゴールは、量子回路を手動で最適化する方法のヒントを含めることで、エージェントの最適化戦略を改善することです。 本稿では, コスト爆発を許容することは, 最適回路に到達するなど, RL トレーニングにおいて大きな利点をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.616364225463066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large scale optimisation of quantum circuits is a computationally challenging problem. Reinforcement Learning (RL) is a recent approach for learning strategies to optimise quantum circuits by increasing the reward of an optimisation agent. The reward is a function of the quantum circuit costs, such as gate and qubit counts, or circuit depth. Our goal is to improve the agent's optimization strategy, by including hints about how quantum circuits are optimized manually: there are situations when the cost of a circuit should be allowed to temporary explode, before applying optimisations which significantly reduce the circuit's cost. We bring numerical evidence, using Bernstein-Vazirani circuits, to support the advantage of this strategy. Our results are preliminary, and show that allowing cost explosions offers significant advantages for RL training, such as reaching optimum circuits. Cost explosion strategies have the potential to be an essential tool for RL of large-scale quantum circuit optimisation.
• Abstract（参考訳）: 量子回路の大規模最適化は計算上難しい問題である。 強化学習(rl)は、最適化エージェントの報酬を増やすことにより、量子回路を最適化するための学習戦略の最近のアプローチである。 この報酬は、ゲート数や量子ビット数、回路深さなどの量子回路コストの関数である。 我々のゴールは、エージェントの最適化戦略を改善することであり、量子回路を手動で最適化する方法のヒントを含めることである。 我々は、ベルンシュタイン-ヴァジラニ回路を用いて、この戦略の利点を支持する数値的証拠をもたらす。 結果は予備的であり, コスト爆発の許容は, 最適回路への到達など, rlトレーニングに重要な利点をもたらすことを示した。 コスト爆発戦略は、大規模量子回路最適化のRLに不可欠なツールとなる可能性がある。

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