論文の概要: Quantum Circuit Discovery for Fault-Tolerant Logical State Preparation
with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17761v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 18:55:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 14:58:18.522819
- Title: Quantum Circuit Discovery for Fault-Tolerant Logical State Preparation
with Reinforcement Learning
- Title(参考訳): 強化学習を用いたフォールトトレラント論理状態準備のための量子回路探索
- Authors: Remmy Zen, Jan Olle, Luis Colmenarez, Matteo Puviani, Markus M\"uller
and Florian Marquardt
- Abstract要約: 本稿では,コンパクトかつハードウェアに適応した量子回路を自動検出する強化学習を提案する。
RLは、最大15個の物理量子ビットのハードウェア制約を伴わない結果よりも、ゲートと補助量子ビットの少ない回路を発見する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the key aspects in the realization of large-scale fault-tolerant
quantum computers is quantum error correction (QEC). The first essential step
of QEC is to encode the logical state into physical qubits in a fault-tolerant
manner. Recently, flag-based protocols have been introduced that use ancillary
qubits to flag harmful errors. However, there is no clear recipe for finding a
compact quantum circuit with flag-based protocols for fault-tolerant logical
state preparation. It is even more difficult when we consider the hardware
constraints, such as qubit connectivity and gate set. In this work, we propose
and explore reinforcement learning (RL) to automatically discover compact and
hardware-adapted quantum circuits that fault-tolerantly prepare the logical
state of a QEC code. We show that RL discovers circuits with fewer gates and
ancillary qubits than published results without and with hardware constraints
of up to 15 physical qubits. Furthermore, RL allows for straightforward
exploration of different qubit connectivities and the use of transfer learning
to accelerate the discovery. More generally, our work opens the door towards
the use of RL for the discovery of fault-tolerant quantum circuits for
addressing tasks beyond state preparation, including magic state preparation,
logical gate synthesis, or syndrome measurement.
- Abstract(参考訳): 大規模フォールトトレラント量子コンピュータの実現における重要な側面の1つは量子エラー補正(QEC)である。
QECの最初の必須ステップは、論理状態をフォールトトレラントな方法で物理量子ビットにエンコードすることである。
近年、アシラリーキュービットを使用して有害なエラーをフラグするフラグベースのプロトコルが導入されている。
しかし、フォールトトレラント論理状態準備のためのフラグベースのプロトコルを持つコンパクト量子回路を見つけるための明確なレシピはない。
qubit接続やゲートセットといったハードウェア制約を考えると、さらに難しくなります。
本研究では,QEC符号の論理状態をフォールトトレラントに生成する,コンパクトかつハードウェア対応の量子回路を自動で検出する強化学習(RL)を提案する。
RLは、最大15個の物理量子ビットのハードウェア制約を伴わない結果よりも、ゲートと補助量子ビットが少ない回路を発見する。
さらに、RLは異なる量子ビット接続性を簡単に探索し、発見を加速するために転送学習を使用することができる。
より一般的に、我々の研究は、マジック状態の準備、論理ゲート合成、シンドローム測定など、状態準備以上の課題に対処するためのフォールトトレラント量子回路の発見にRLを使用するための扉を開く。
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