論文の概要: A quantum information theoretic analysis of reinforcement learning-assisted quantum architecture search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06174v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 09:54:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 15:09:49.613890
- Title: A quantum information theoretic analysis of reinforcement learning-assisted quantum architecture search
- Title(参考訳): 強化学習支援量子アーキテクチャ探索の量子情報理論解析
- Authors: Abhishek Sadhu, Aritra Sarkar, Akash Kundu,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、幅広い応用範囲にわたる量子解のピボットカテゴリを表す。
本研究は, 変分量子状態対角化問題に適したアンサーゼ製造のためのRL-QASについて検討する。
これらの知見を利用して、ランダム量子状態の対角化に最適で許容可能なQASを考案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the field of quantum computing, variational quantum algorithms (VQAs) represent a pivotal category of quantum solutions across a broad spectrum of applications. These algorithms demonstrate significant potential for realising quantum computational advantage. A fundamental aspect of VQAs involves formulating expressive and efficient quantum circuits (namely ansatz) and automating the search of such ansatz is known as quantum architecture search (QAS). RL-QAS involves optimising QAS using reinforcement learning techniques. This study investigates RL-QAS for crafting ansatzes tailored to the variational quantum state diagonalization problem. Our investigation includes a comprehensive analysis of various dimensions, such as the entanglement thresholds of the resultant states, the impact of initial conditions on the performance of RL-agent, the phase change behavior of correlation in concurrence bounds, and the discrete contributions of qubits in deducing eigenvalues through conditional entropy metrics. We leverage these insights to devise an optimal, admissible QAS to diagonalize random quantum states. Furthermore, the methodologies presented herein offer a generalised framework for constructing reward functions within RL-QAS applicable to variational quantum algorithms.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティングの分野では、変分量子アルゴリズム (VQA) は幅広い応用範囲にわたる量子解の重要なカテゴリを表す。
これらのアルゴリズムは、量子計算の優位性を実現するための大きな可能性を示している。
VQAの基本的な側面は、表現的で効率的な量子回路(すなわち、アンザッツ)を定式化し、そのようなアンザッツの探索を自動化することであり、量子アーキテクチャサーチ(QAS)として知られている。
RL-QASは強化学習技術を用いてQASを最適化する。
本研究は, 変分量子状態対角化問題に適したアンサーゼ製造のためのRL-QASについて検討する。
本研究は, 得られた状態の絡み合い閾値, 初期条件がRL-エージェントの性能に及ぼす影響, 相関関係の位相変化挙動, および条件エントロピー指標による固有値の導出におけるキュービットの離散的寄与など, 様々な次元の包括的分析を含む。
これらの知見を利用して、ランダム量子状態の対角化に最適で許容可能なQASを考案する。
さらに、本論文では、変分量子アルゴリズムに適用可能なRL-QAS内の報酬関数を構築するための一般化されたフレームワークを提供する。
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