論文の概要: Reinforcement Learning to Disentangle Multiqubit Quantum States from Partial Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07884v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 05:23:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 18:25:01.701326
- Title: Reinforcement Learning to Disentangle Multiqubit Quantum States from Partial Observations
- Title（参考訳）: 部分観察による多量子状態の分散化のための強化学習
- Authors: Pavel Tashev, Stefan Petrov, Friederike Metz, Marin Bukov,
- Abstract要約: 任意の 4-, 5-, 6-qubit 状態に対して短絡回路を構築するための深層強化学習手法を提案する。
マルチキュービット状態の絡み合い構造を識別・活用するエージェントの能力を実証する。
我々は,少なくとも5つの2ビット (10 CNOT) ゲートを用いて,任意の4ビット状態を作成するための汎用回路を報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using partial knowledge of a quantum state to control multiqubit entanglement is a largely unexplored paradigm in the emerging field of quantum interactive dynamics with the potential to address outstanding challenges in quantum state preparation and compression, quantum control, and quantum complexity. We present a deep reinforcement learning (RL) approach to constructing short disentangling circuits for arbitrary 4-, 5-, and 6-qubit states using an actor-critic algorithm. With access to only two-qubit reduced density matrices, our agent decides which pairs of qubits to apply two-qubit gates on; requiring only local information makes it directly applicable on modern NISQ devices. Utilizing a permutation-equivariant transformer architecture, the agent can autonomously identify qubit permutations within the state, and adjusts the disentangling protocol accordingly. Once trained, it provides circuits from different initial states without further optimization. We demonstrate the agent's ability to identify and exploit the entanglement structure of multiqubit states. For 4-, 5-, and 6-qubit Haar-random states, the agent learns to construct disentangling circuits that exhibit strong correlations both between consecutive gates and among the qubits involved. Through extensive benchmarking, we show the efficacy of the RL approach to find disentangling protocols with minimal gate resources. We explore the resilience of our trained agents to noise, highlighting their potential for real-world quantum computing applications. Analyzing optimal disentangling protocols, we report a general circuit to prepare an arbitrary 4-qubit state using at most 5 two-qubit (10 CNOT) gates.
- Abstract（参考訳）: 量子状態の部分的な知識を用いてマルチキュービットの絡み合いを制御することは、量子状態の準備と圧縮、量子制御、量子複雑性における卓越した課題に対処する可能性を持つ量子インタラクティブ力学の新興分野における、ほとんど未解明のパラダイムである。
本稿では,アクター・クリティック・アルゴリズムを用いて,任意の4ビット,5ビット,6ビットの短絡回路を構築するための深部強化学習手法を提案する。
2量子化密度行列のみにアクセスすることで、我々のエージェントは、どの2量子化ゲートをオンにするかを決め、ローカル情報のみを必要とするため、現代のNISQデバイスに直接適用できる。
置換同変変換器アーキテクチャを利用することで、エージェントは状態内のキュービットの置換を自律的に識別し、アンタングリングプロトコルをそれに応じて調整することができる。
一度訓練すると、さらなる最適化なしに異なる初期状態からの回路を提供する。
マルチキュービット状態の絡み合い構造を識別・活用するエージェントの能力を実証する。
4ビット、5ビット、6ビットのハールランダム状態において、エージェントは連続ゲートと関連するキュービットの間に強い相関を示すアンタングル回路を構築することを学ぶ。
拡張ベンチマークにより、最小限のゲートリソースを持つ解離プロトコルを見つけるためのRL手法の有効性を示す。
我々は、訓練されたエージェントのノイズに対するレジリエンスを探求し、現実世界の量子コンピューティングアプリケーションの可能性を強調します。
最適解離プロトコルを解析し,少なくとも5つの2量子 (10 CNOT) ゲートを用いて任意の4量子状態を作成するための汎用回路を報告する。
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