論文の概要: Artificial-Intelligence-Driven Shot Reduction in Quantum Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02493v1
• Date: Fri, 3 May 2024 21:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 19:40:24.095485
• Title: Artificial-Intelligence-Driven Shot Reduction in Quantum Measurement
• Title（参考訳）: 量子計測における人工知能駆動ショット低減
• Authors: Senwei Liang, Linghua Zhu, Xiaolin Liu, Chao Yang, Xiaosong Li,
• Abstract要約: 変量量子固有解法(VQE)は、分子基底エネルギーを近似するための強力な解を提供する。 量子ハードウェアにおける推定確率は繰り返し測定を必要とする(ショット) 本稿では,全撮影量を最小化するために,自動でショット割り当てポリシーを学習する強化学習に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.649102874357367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational Quantum Eigensolver (VQE) provides a powerful solution for approximating molecular ground state energies by combining quantum circuits and classical computers. However, estimating probabilistic outcomes on quantum hardware requires repeated measurements (shots), incurring significant costs as accuracy increases. Optimizing shot allocation is thus critical for improving the efficiency of VQE. Current strategies rely heavily on hand-crafted heuristics requiring extensive expert knowledge. This paper proposes a reinforcement learning (RL) based approach that automatically learns shot assignment policies to minimize total measurement shots while achieving convergence to the minimum of the energy expectation in VQE. The RL agent assigns measurement shots across VQE optimization iterations based on the progress of the optimization. This approach reduces VQE's dependence on static heuristics and human expertise. When the RL-enabled VQE is applied to a small molecule, a shot reduction policy is learned. The policy demonstrates transferability across systems and compatibility with other wavefunction ansatzes. In addition to these specific findings, this work highlights the potential of RL for automatically discovering efficient and scalable quantum optimization strategies.
• Abstract（参考訳）: 変分量子固有解法(VQE)は、量子回路と古典コンピュータを組み合わせることで分子基底状態エネルギーを近似する強力なソリューションを提供する。 しかし、量子ハードウェア上での確率的結果の推定には繰り返しの測定(ショット)が必要であり、精度が向上するにつれてかなりのコストがかかる。 したがって、VQEの効率を改善するためには、ショットアロケーションの最適化が重要である。 現在の戦略は、豊富な専門知識を必要とする手作りのヒューリスティックに大きく依存している。 本稿では,VQEにおけるエネルギー期待最小限の収束を達成しつつ,全計測ショットを最小化するためのショット割り当てポリシを自動的に学習する強化学習(RL)アプローチを提案する。 RLエージェントは、最適化の進捗状況に基づいて、VQE最適化イテレーション間で測定ショットを割り当てる。 このアプローチは、静的ヒューリスティックと人間の専門知識へのVQEの依存を減らす。 RL対応VQEを小さな分子に適用すると、ショットリダクションポリシーが学習される。 このポリシーはシステム間の転送可能性を示し、他の波動関数との互換性を示す。 これらの具体的な発見に加えて、この研究はRLが効率よくスケーラブルな量子最適化戦略を自動的に発見する可能性を強調している。

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