論文の概要: Reinforcement Learning Based Quantum Circuit Optimization via ZX-Calculus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11597v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 17:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 18:08:07.267829
• Title: Reinforcement Learning Based Quantum Circuit Optimization via ZX-Calculus
• Title（参考訳）: zx計算による強化学習に基づく量子回路最適化
• Authors: Jordi Riu, Jan Nogu\'e, Gerard Vilaplana, Artur Garcia-Saez and Marta P. Estarellas
• Abstract要約: 本稿では,ZX-ダイアグラムのグラフ的表現を用いた量子回路の最適化のための新しい強化学習法を提案する。 そこで本研究では,PyZXライブラリのZX計算に基づくアルゴリズムと比較し,回路サイズを2つに分けて評価した。 本研究では,5量子回路から最大450クリフォードゲートの20量子回路に学習した戦略を一般化し,計算性能の面では競争力を維持しつつ,圧縮性を向上できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel Reinforcement Learning (RL) method for optimizing quantum circuits using the graph-like representation of a ZX-diagram. The agent, trained using the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, employs Graph Neural Networks to approximate the policy and value functions. We test our approach for two differentiated circuit size regimes of increasing relevance, and benchmark it against the best-performing ZX-calculus based algorithm of the PyZX library, a state-of-the-art tool for circuit optimization in the field. We demonstrate that the agent can generalize the strategies learned from 5-qubit circuits to 20-qubit circuits of up to 450 Clifford gates, with enhanced compressions with respect to its counterpart while remaining competitive in terms of computational performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ZX-ダイアグラムのグラフ的表現を用いた量子回路の最適化のための新しい強化学習法を提案する。 ppo(proximal policy optimization)アルゴリズムを使用してトレーニングされたエージェントは、ポリシとバリュー関数を近似するためにグラフニューラルネットワークを使用する。 提案手法は,2つの異なる回路サイズ領域において有意性を高める手法をテストし,その分野における回路最適化のための最先端ツールであるpyzxライブラリのzx計算に基づくアルゴリズムと比較する。 本研究では,5量子回路から最大450クリフォードゲートの20量子回路に学習した戦略を一般化し,計算性能の面では競争力を維持しつつ,圧縮性を向上できることを実証する。

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