論文の概要: Quantum Reinforcement Learning in Non-Abelian Environments: Unveiling Novel Formulations and Quantum Advantage Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06531v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 13:21:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 08:00:19.050476
- Title: Quantum Reinforcement Learning in Non-Abelian Environments: Unveiling Novel Formulations and Quantum Advantage Exploration
- Title（参考訳）: 非アベリア環境における量子強化学習:新しい定式化と量子アドバンテージ探索
- Authors: Shubhayan Ghosal,
- Abstract要約: 我々の研究は、量子システムの固有の性質を利用する定式化と戦略を導入することで、意思決定の境界を再定義することに努めている。
我々は、量子系の絡み合ったダイナミクスを考慮して、無限の地平線上で期待される累積報酬を最大化する方法論を確立する。
この関数は、システムに固有の潜在量子並列性を利用し、エージェントの意思決定能力を高め、未チャート領域における量子優位性を探究する方法を開拓する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper delves into recent advancements in Quantum Reinforcement Learning (QRL), particularly focusing on non-commutative environments, which represent uncharted territory in this field. Our research endeavors to redefine the boundaries of decision-making by introducing formulations and strategies that harness the inherent properties of quantum systems. At the core of our investigation characterization of the agent's state space within a Hilbert space ($\mathcal{H}$). Here, quantum states emerge as complex superpositions of classical state introducing non-commutative quantum actions governed by unitary operators, necessitating a reimagining of state transitions. Complementing this framework is a refined reward function, rooted in quantum mechanics as a Hermitian operator on $\mathcal{H}$. This reward function serves as the foundation for the agent's decision-making process. By leveraging the quantum Bellman equation, we establish a methodology for maximizing expected cumulative reward over an infinite horizon, considering the entangled dynamics of quantum systems. We also connect the Quantum Bellman Equation to the Degree of Non Commutativity of the Environment, evident in Pure Algebra. We design a quantum advantage function. This ingeniously designed function exploits latent quantum parallelism inherent in the system, enhancing the agent's decision-making capabilities and paving the way for exploration of quantum advantage in uncharted territories. Furthermore, we address the significant challenge of quantum exploration directly, recognizing the limitations of traditional strategies in this complex environment.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,近年の量子強化学習(QRL, Quantum Reinforcement Learning)の進歩について述べる。
我々の研究は、量子システムの固有の性質を利用する定式化と戦略を導入することで、意思決定の境界を再定義することに努めている。
我々の研究の核は、エージェントの状態空間をヒルベルト空間 (\mathcal{H}$) 内で特徴づけることである。
ここでは、量子状態は古典状態の複雑な重ね合わせとして現れ、ユニタリ作用素によって支配される非可換量子作用を導入し、状態遷移を再想像する必要がある。
このフレームワークを補完することは洗練された報酬関数であり、$\mathcal{H}$上のエルミート作用素として量子力学に根付いた。
この報酬機能は、エージェントの意思決定プロセスの基礎となる。
量子ベルマン方程式を利用することで、量子系の絡み合ったダイナミクスを考慮して、無限の地平線上で期待される累積報酬を最大化する手法を確立する。
我々はまた、純代数で明らかな、量子ベルマン方程式と環境の非可換性の度合いを結びつける。
量子優位関数を設計する。
この関数は、システムに固有の潜在量子並列性を利用し、エージェントの意思決定能力を高め、未チャート領域における量子優位性を探究する方法を開拓する。
さらに、この複雑な環境における従来の戦略の限界を認識し、直接量子探索の重大な課題に対処する。
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