論文の概要: Reinforcement learning with learned gadgets to tackle hard quantum problems on real hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00230v2
• Date: Fri, 02 May 2025 06:39:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 13:22:23.293609
• Title: Reinforcement learning with learned gadgets to tackle hard quantum problems on real hardware
• Title（参考訳）: ハードウェア上でのハード量子問題に取り組むための学習ガジェットを用いた強化学習
• Authors: Akash Kundu, Leopoldo Sarra,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習とプログラム合成を統合したガジェット強化学習(GRL)を導入し,複合ゲート(ガジェット)を動作空間に自動生成・組み込む。 これは、NPハード問題である量子ハミルトニアンの基底状態の近似のような複雑なタスクに対するパラメタライズド量子回路(PQC)の探索を強化する。 GRLは、制約された計算資源であっても、問題のサイズと複雑さが増加するにつれて、堅牢な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing quantum circuits for specific tasks is challenging due to the exponential growth of the state space. We introduce gadget reinforcement learning (GRL), which integrates reinforcement learning with program synthesis to automatically generate and incorporate composite gates (gadgets) into the action space. This enhances the exploration of parameterized quantum circuits (PQCs) for complex tasks like approximating ground states of quantum Hamiltonians, an NP-hard problem. We evaluate GRL using the transverse field Ising model under typical computational budgets (e.g., 2- 3 days of GPU runtime). Our results show improved accuracy, hardware compatibility and scalability. GRL exhibits robust performance as the size and complexity of the problem increases, even with constrained computational resources. By integrating gadget extraction, GRL facilitates the discovery of reusable circuit components tailored for specific hardware, bridging the gap between algorithmic design and practical implementation. This makes GRL a versatile framework for optimizing quantum circuits with applications in hardware-specific optimizations and variational quantum algorithms. The code is available at: https://github.com/Aqasch/Gadget_RL
• Abstract（参考訳）: 特定のタスクのための量子回路の設計は、状態空間の指数的な成長のために困難である。 本稿では,強化学習とプログラム合成を統合したガジェット強化学習(GRL)を導入し,複合ゲート(ガジェット)を動作空間に自動生成・組み込む。 これは、NPハード問題である量子ハミルトニアンの基底状態の近似のような複雑なタスクに対するパラメタライズド量子回路(PQC)の探索を強化する。 計算予算(GPUランタイムの2～3日など)において,横フィールドIsingモデルを用いてGRLを評価する。 その結果,精度,ハードウェアの互換性,スケーラビリティが向上した。 GRLは、制約された計算資源であっても、問題のサイズと複雑さが増加するにつれて、堅牢な性能を示す。 ガジェット抽出を統合することで、GRLは特定のハードウェアに適した再利用可能な回路コンポーネントの発見を促進し、アルゴリズム設計と実用的な実装のギャップを埋める。 これによりGRLは、ハードウェア固有の最適化と変分量子アルゴリズムに応用して、量子回路を最適化するための汎用的なフレームワークとなる。 コードは、https://github.com/Aqasch/Gadget_RLで入手できる。

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