論文の概要: A Reinforcement Learning Environment for Directed Quantum Circuit Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07054v1
• Date: Sat, 13 Jan 2024 11:55:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 19:53:43.920734
• Title: A Reinforcement Learning Environment for Directed Quantum Circuit Synthesis
• Title（参考訳）: 直接量子回路合成のための強化学習環境
• Authors: Michael K\"olle, Tom Schubert, Philipp Altmann, Maximilian Zorn, Jonas Stein, Claudia Linnhoff-Popien
• Abstract要約: 本研究は量子回路合成のための強化学習環境を導入する。 回路は、特定の目標状態を作成するためにクリフォード+Tゲートセットのゲートを利用して構築される。 トレーニングされたエージェントをベンチマークテストに適用することにより、最小限の量子回路を確実に設計できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.646930308096446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent advancements in quantum computing technology, optimizing quantum circuits and ensuring reliable quantum state preparation have become increasingly vital. Traditional methods often demand extensive expertise and manual calculations, posing challenges as quantum circuits grow in qubit- and gate-count. Therefore, harnessing machine learning techniques to handle the growing variety of gate-to-qubit combinations is a promising approach. In this work, we introduce a comprehensive reinforcement learning environment for quantum circuit synthesis, where circuits are constructed utilizing gates from the the Clifford+T gate set to prepare specific target states. Our experiments focus on exploring the relationship between the depth of synthesized quantum circuits and the circuit depths used for target initialization, as well as qubit count. We organize the environment configurations into multiple evaluation levels and include a range of well-known quantum states for benchmarking purposes. We also lay baselines for evaluating the environment using Proximal Policy Optimization. By applying the trained agents to benchmark tests, we demonstrated their ability to reliably design minimal quantum circuits for a selection of 2-qubit Bell states.
• Abstract（参考訳）: 近年の量子コンピューティング技術の進歩により、量子回路の最適化と信頼性の高い量子状態の確保がますます重要になっている。 従来の手法では、量子回路が量子ビット数とゲート数で成長するにつれて、幅広い専門知識と手作業による計算が要求される。 したがって、さまざまなゲートとキュービットの組み合わせを扱うために機械学習技術を活用することは有望なアプローチである。 そこで本研究では,clifford+tゲートセットからのゲートを利用して回路を構成する量子回路合成のための包括的強化学習環境を提案する。 本実験では,合成量子回路の深さとターゲット初期化に用いる回路深さ,および量子ビット数との関係について検討した。 環境構成を複数の評価レベルに整理し、ベンチマーク目的でよく知られた量子状態を含む。 また, 環境評価の基準として, 最適政策最適化を用いた。 トレーニングされたエージェントをベンチマークテストに適用することにより、2量子状態の選択のために最小限の量子回路を確実に設計できることを実証した。

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