論文の概要: Reinforcement learning for Quantum Tiq-Taq-Toe
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06429v1
- Date: Sun, 10 Nov 2024 11:20:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:09:51.479255
- Title: Reinforcement learning for Quantum Tiq-Taq-Toe
- Title（参考訳）: 量子Tiq-Taq-Toeの強化学習
- Authors: Catalin-Viorel Dinu, Thomas Moerland,
- Abstract要約: 量子Tiq-Taq-Toeにおける量子コンピューティングと強化学習の組み合わせについて検討する。
量子ゲームは、その固有の部分観測可能性と指数的状態複雑性のポテンシャルのために古典的に表現することが困難である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Quantum Tiq-Taq-Toe is a well-known benchmark and playground for both quantum computing and machine learning. Despite its popularity, no reinforcement learning (RL) methods have been applied to Quantum Tiq-Taq-Toe. Although there has been some research on Quantum Chess this game is significantly more complex in terms of computation and analysis. Therefore, we study the combination of quantum computing and reinforcement learning in Quantum Tiq-Taq-Toe, which may serve as an accessible testbed for the integration of both fields. Quantum games are challenging to represent classically due to their inherent partial observability and the potential for exponential state complexity. In Quantum Tiq-Taq-Toe, states are observed through Measurement (a 3x3 matrix of state probabilities) and Move History (a 9x9 matrix of entanglement relations), making strategy complex as each move can collapse the quantum state.
- Abstract（参考訳）: Quantum Tiq-Taq-Toeは、量子コンピューティングと機械学習の両方のための、よく知られたベンチマークとグラウンドである。
その人気にもかかわらず、Quantum Tiq-Taq-Toeには強化学習法(RL)は適用されていない。
量子チェスの研究はいくつかあるが、このゲームは計算と解析の点でかなり複雑である。
そこで我々は,量子Tiq-Taq-Toeにおける量子コンピューティングと強化学習の組み合わせについて検討した。
量子ゲームは、その固有の部分観測可能性と指数的状態複雑性のポテンシャルのために古典的に表現することが困難である。
量子Tiq-Taq-Toeでは、状態は測定(状態確率の3x3行列)とモブ歴史(絡み合いの関係の9x9行列)を通して観察され、各移動が量子状態を破壊すると戦略が複雑になる。
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