論文の概要: A quantum information theoretic analysis of reinforcement learning-assisted quantum architecture search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06174v2
- Date: Mon, 15 Apr 2024 05:37:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 19:41:10.295841
- 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: 本研究では, 変分量子状態対角化問題に適したアンサーゼの製作のためのRL-QASについて検討した。
これらの知見を利用して、QASにおける絡み合った許容アンサッツを考案し、最適な資源を用いてランダムな量子状態の対角化を行う。
- 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 diagonalisation 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 behaviour of correlation in concurrence bounds, and the discrete contributions of qubits in deducing eigenvalues through conditional entropy metrics. We leverage these insights to devise entanglement-guided admissible ansatz in QAS to diagonalise random quantum states using optimal resources. 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, 収束境界における相関の位相変化挙動, 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、QASにおける絡み合った許容アンサッツを考案し、最適な資源を用いてランダムな量子状態の対角化を行う。
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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