論文の概要: Differentiable Quantum Computing for Large-scale Linear Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01391v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 00:54:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:53.557581
• Title: Differentiable Quantum Computing for Large-scale Linear Control
• Title（参考訳）: 大規模線形制御のための微分可能量子コンピューティング
• Authors: Connor Clayton, Jiaqi Leng, Gengzhi Yang, Yi-Ling Qiao, Ming C. Lin, Xiaodi Wu,
• Abstract要約: 証明可能なスピードアップを伴う線形四進法制御のためのエンドツーエンド量子アルゴリズムを提案する。 政策勾配法に基づくアルゴリズムでは,リアプノフ方程式を解くための新しい量子サブルーチンが組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.118874431217165
• License:
• Abstract: As industrial models and designs grow increasingly complex, the demand for optimal control of large-scale dynamical systems has significantly increased. However, traditional methods for optimal control incur significant overhead as problem dimensions grow. In this paper, we introduce an end-to-end quantum algorithm for linear-quadratic control with provable speedups. Our algorithm, based on a policy gradient method, incorporates a novel quantum subroutine for solving the matrix Lyapunov equation. Specifically, we build a quantum-assisted differentiable simulator for efficient gradient estimation that is more accurate and robust than classical methods relying on stochastic approximation. Compared to the classical approaches, our method achieves a super-quadratic speedup. To the best of our knowledge, this is the first end-to-end quantum application to linear control problems with provable quantum advantage.
• Abstract（参考訳）: 産業モデルや設計が複雑化するにつれて、大規模力学系の最適制御に対する需要が大幅に増加した。 しかし、従来の最適制御手法は、問題次元が大きくなるにつれてかなりのオーバーヘッドを発生させる。 本稿では、証明可能なスピードアップを伴う線形四元数制御のためのエンドツーエンド量子アルゴリズムを提案する。 政策勾配法に基づくアルゴリズムでは,リアプノフ方程式を解くための新しい量子サブルーチンが組み込まれている。 具体的には、確率近似に依存する古典的手法よりも正確で頑健な、効率的な勾配推定のための量子支援微分可能シミュレータを構築する。 古典的手法と比較して,本手法は超4次高速化を実現する。 我々の知る限りでは、これは証明可能な量子優位性を持つ線形制御問題に対する最初のエンドツーエンド量子アプリケーションである。

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