論文の概要: Challenges for Reinforcement Learning in Quantum Circuit Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11337v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 14:26:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:43:34.816688
• Title: Challenges for Reinforcement Learning in Quantum Circuit Design
• Title（参考訳）: 量子回路設計における強化学習の課題
• Authors: Philipp Altmann, Jonas Stein, Michael Kölle, Adelina Bärligea, Thomas Gabor, Thomy Phan, Sebastian Feld, Claudia Linnhoff-Popien,
• Abstract要約: ハイブリッド量子機械学習(QML)は、機械学習(ML)を改善するためのQCの応用と、QCアーキテクチャを改善するためのMLの両方を含む。 本稿では,マルコフ決定過程として定式化された具体的な枠組みを提案し,連続パラメータ化量子ゲートの普遍的な集合を制御することができる学習ポリシーを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.894627352356302
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing (QC) in the current NISQ era is still limited in size and precision. Hybrid applications mitigating those shortcomings are prevalent to gain early insight and advantages. Hybrid quantum machine learning (QML) comprises both the application of QC to improve machine learning (ML) and ML to improve QC architectures. This work considers the latter, leveraging reinforcement learning (RL) to improve the search for viable quantum architectures, which we formalize by a set of generic challenges. Furthermore, we propose a concrete framework, formalized as a Markov decision process, to enable learning policies capable of controlling a universal set of continuously parameterized quantum gates. Finally, we provide benchmark comparisons to assess the shortcomings and strengths of current state-of-the-art RL algorithms.
• Abstract（参考訳）: 現在のNISQ時代の量子コンピューティング(QC)は、サイズと精度がまだ限られている。 これらの欠点を緩和するハイブリッドアプリケーションは、早期の洞察とアドバンテージを得るために一般的である。 ハイブリッド量子機械学習(QML)は、機械学習(ML)を改善するためのQCの応用と、QCアーキテクチャを改善するためのMLの両方を含む。 この研究は後者を考察し、強化学習(RL)を活用して実現可能な量子アーキテクチャの探索を改善する。 さらに,マルコフ決定過程として定式化された具体的な枠組みを提案し,連続パラメータ化量子ゲートの普遍的な集合を制御することができる学習ポリシーを実現する。 最後に、現在の最先端RLアルゴリズムの欠点と長所を評価するために、ベンチマーク比較を行う。

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