論文の概要: A generic and robust quantum agent inspired by deep meta-reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07225v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 13:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 16:03:55.296336
• Title: A generic and robust quantum agent inspired by deep meta-reinforcement learning
• Title（参考訳）: 深層メタ強化学習に触発された汎用的で堅牢な量子エージェント
• Authors: Zibo Miao, Shihui Zhang, Yu Pan, Sibo Tao, Yu Chen,
• Abstract要約: 深部メタ強化学習(深部メタRL)にヒントを得た新しいトレーニングアルゴリズムを開発する。 トレーニングされたニューラルネットワークは適応的で堅牢である。 また,ターゲットゲート生成に必要なパルス数を自動的に調整できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.881040823544883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (deep RL) has enabled human- or superhuman- performances in various applications. Recently, deep RL has also been adopted to improve the performance of quantum control. However, a large volume of data is typically required to train the neural network in deep RL, making it inefficient compared with the traditional optimal quantum control method. Here, we thus develop a new training algorithm inspired by the deep meta-reinforcement learning (deep meta-RL), which requires significantly less training data. The trained neural network is adaptive and robust. In addition, the algorithm proposed by us has been applied to design the Hadamard gate and show that for a wide range of parameters the infidelity of the obtained gate can be made of the order 0.0001. Our algorithm can also automatically adjust the number of pulses required to generate the target gate, which is different from the traditional optimal quantum control method which typically fixes the number of pulses a-priory. The results of this paper can pave the way towards constructing a universally robust quantum agent catering to the different demands in quantum technologies.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(Deep RL)は、様々な応用において人間や超人的なパフォーマンスを実現している。 近年,量子制御の性能向上のため,深部RLも採用されている。 しかしながら、ディープRLでニューラルネットワークをトレーニングするためには、通常大量のデータが必要であるため、従来の最適量子制御法と比較して非効率である。 そこで我々は,深層メタ強化学習(deep meta-RL)にインスパイアされた新しいトレーニングアルゴリズムを開発した。 トレーニングされたニューラルネットワークは適応的で堅牢である。 さらに,提案手法を用いてアダマール門の設計を行い, 広いパラメータに対して, 得られたゲートの不整合性は0.0001で表すことができることを示す。 我々のアルゴリズムは、ターゲットゲートを生成するのに必要なパルス数を自動的に調整することも可能であり、これは典型的にはa-プリリーのパルス数を固定する従来の最適量子制御法とは異なる。 本研究の結果は, 量子技術の異なる要求に対応する, 普遍的に堅牢な量子エージェントの構築への道を開くことができる。

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