論文の概要: Reinforcement Learning for Variational Quantum Circuits Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05475v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 10:07:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 15:10:24.503277
- Title: Reinforcement Learning for Variational Quantum Circuits Design
- Title（参考訳）: 変分量子回路設計のための強化学習
- Authors: Simone Foderà, Gloria Turati, Riccardo Nembrini, Maurizio Ferrari Dacrema, Paolo Cremonesi,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、量子コンピュータの最適化問題を解くための有望なツールとして登場した。
本研究では、強力で柔軟な強化学習パラダイムを活用し、量子回路を自律的に生成できるエージェントを訓練する。
以上の結果から,最大カット問題に対して,R_yz$接続回路は高い近似比が得られることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.136215038345012
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Variational Quantum Algorithms have emerged as promising tools for solving optimization problems on quantum computers. These algorithms leverage a parametric quantum circuit called ansatz, where its parameters are adjusted by a classical optimizer with the goal of optimizing a certain cost function. However, a significant challenge lies in designing effective circuits for addressing specific problems. In this study, we leverage the powerful and flexible Reinforcement Learning paradigm to train an agent capable of autonomously generating quantum circuits that can be used as ansatzes in variational algorithms to solve optimization problems. The agent is trained on diverse problem instances, including Maximum Cut, Maximum Clique and Minimum Vertex Cover, built from different graph topologies and sizes. Our analysis of the circuits generated by the agent and the corresponding solutions shows that the proposed method is able to generate effective ansatzes. While our goal is not to propose any new specific ansatz, we observe how the agent has discovered a novel family of ansatzes effective for Maximum Cut problems, which we call $R_{yz}$-connected. We study the characteristics of one of these ansatzes by comparing it against state-of-the-art quantum algorithms across instances of varying graph topologies, sizes, and problem types. Our results indicate that the $R_{yz}$-connected circuit achieves high approximation ratios for Maximum Cut problems, further validating our proposed agent. In conclusion, our study highlights the potential of Reinforcement Learning techniques in assisting researchers to design effective quantum circuits which could have applications in a wide number of tasks.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、量子コンピュータの最適化問題を解くための有望なツールとして登場した。
これらのアルゴリズムはアンサッツと呼ばれるパラメトリック量子回路を利用しており、パラメータは古典的なオプティマイザによって調整され、あるコスト関数を最適化する。
しかし、重要な課題は、特定の問題に対処する効果的な回路を設計することである。
本研究では、強力で柔軟な強化学習パラダイムを利用して、変分アルゴリズムのアンサーゼとして使用できる量子回路を自律的に生成できるエージェントを訓練し、最適化問題を解く。
このエージェントは、さまざまなグラフトポロジとサイズから構築されたMaximum Cut、Maximum Clique、Minimum Vertex Coverなど、さまざまな問題インスタンスでトレーニングされている。
エージェントが生成した回路とそれに対応する解を解析した結果,提案手法が有効なアンサーゼを生成できることが判明した。
我々のゴールは、新しい特定のアンザッツを提案することではありませんが、エージェントがいかにして、最大カット問題に有効な新しいアンザイズ族を発見したかを観察し、それを$R_{yz}$-connectと呼びます。
種々のグラフトポロジ,サイズ,問題型のインスタンス間で、最先端の量子アルゴリズムと比較することにより、これらのアンサーゼの1つの特性について検討する。
R_{yz}$-connect 回路は最大カット問題に対して高い近似比を達成し,さらに提案手法の有効性を検証した。
本研究は、研究者が様々なタスクに応用できる効果的な量子回路を設計するための強化学習技術の可能性を強調した。
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