論文の概要: Optimizing ZX-Diagrams with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18588v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 08:13:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:49.922582
• Title: Optimizing ZX-Diagrams with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習によるZX線図の最適化
• Authors: Maximilian Nägele, Florian Marquardt,
• Abstract要約: 我々は、ZX-ダイアグラムと強化学習を組み合わせ、意思決定問題において最適な行動列を求める。 エージェントのポリシを符号化するグラフニューラルネットワークを使用することで、トレーニングフェーズで見られるよりもはるかに大きなダイアグラムへの一般化が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: ZX-diagrams are a powerful graphical language for the description of quantum processes with applications in fundamental quantum mechanics, quantum circuit optimization, tensor network simulation, and many more. The utility of ZX-diagrams relies on a set of local transformation rules that can be applied to them without changing the underlying quantum process they describe. These rules can be exploited to optimize the structure of ZX-diagrams for a range of applications. However, finding an optimal sequence of transformation rules is generally an open problem. In this work, we bring together ZX-diagrams with reinforcement learning, a machine learning technique designed to discover an optimal sequence of actions in a decision-making problem and show that a trained reinforcement learning agent can significantly outperform other optimization techniques like a greedy strategy, simulated annealing, and state-of-the-art hand-crafted algorithms. The use of graph neural networks to encode the policy of the agent enables generalization to diagrams much bigger than seen during the training phase.
• Abstract（参考訳）: ZXダイアグラムは、基本的な量子力学、量子回路最適化、テンソルネットワークシミュレーションなど、量子プロセスを記述するための強力なグラフィカル言語である。 ZX-ダイアグラムの効用は、それらが記述する基礎となる量子過程を変更することなくそれらに適用できる一連の局所変換規則に依存している。 これらのルールは、様々なアプリケーションに対してZX-ダイアグラムの構造を最適化するために利用することができる。 しかし、変換規則の最適列を見つけることは一般にオープンな問題である。 本研究は,ZXダイアグラムと強化学習を組み合わせ,意思決定問題における最適な行動列の探索を目的とした機械学習技術であり,訓練された強化学習エージェントが,欲求戦略やシミュレートされたアニーリング,最先端の手作りアルゴリズムなど,他の最適化手法を著しく上回ることを示す。 エージェントのポリシを符号化するグラフニューラルネットワークを使用することで、トレーニングフェーズで見られるよりもはるかに大きなダイアグラムへの一般化が可能になる。

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