論文の概要: Demonstration of quantum projective simulation on a single-photon-based quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12729v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 09:17:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 15:36:14.885553
• Title: Demonstration of quantum projective simulation on a single-photon-based quantum computer
• Title（参考訳）: 単一光子型量子コンピュータにおける量子射影シミュレーションの実証
• Authors: Giacomo Franceschetto, Arno Ricou,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスで効果的に動作する可能性を示している。 本稿では,このアルゴリズムをQuandelaの単一光子ベースの量子コンピュータAscellaに実装する。
• 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: Variational quantum algorithms show potential in effectively operating on noisy intermediate-scale quantum devices. A novel variational approach to reinforcement learning has been recently proposed, incorporating linear-optical interferometers and a classical learning model known as projective simulation (PS). PS is a decision-making tool for reinforcement learning and can be classically represented as a random walk on a graph that describes the agent's memory. In its optical quantum version, this approach utilizes quantum walks of single photons on a mesh of tunable beamsplitters and phase shifters to select actions. In this work, we present the implementation of this algorithm on Ascella, a single-photon-based quantum computer from Quandela. The focus is drawn on solving a test bed task to showcase the potential of the quantum agent with respect to the classical agent.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスで効果的に動作する可能性を示している。 近年、線形光干渉計と古典的学習モデルである射影シミュレーション(PS)を取り入れた強化学習の新しいバリエーションが提案されている。 PSは強化学習のための意思決定ツールであり、エージェントのメモリを記述するグラフ上のランダムウォークとして古典的に表現することができる。 このアプローチは光量子バージョンにおいて、調整可能なビームスプリッターと位相シフト器のメッシュ上の単一光子の量子ウォークを利用して選択する。 本研究では,このアルゴリズムをQuandelaの単一光子ベースの量子コンピュータAscellaに実装する。 古典的エージェントに対する量子エージェントの可能性を示すために、テストベッドタスクの解決に焦点が当てられている。

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