論文の概要: Reinforcement learning to learn quantum states for Heisenberg scaling accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02334v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:53:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.969475
• Title: Reinforcement learning to learn quantum states for Heisenberg scaling accuracy
• Title（参考訳）: ハイゼンベルクスケーリング精度向上のための量子状態学習のための強化学習
• Authors: Jeongwoo Jae, Jeonghoon Hong, Jinho Choo, Yeong-Dae Kwon,
• Abstract要約: 量子状態の学習プロセスの最適化に強化学習(RL)を用いるメタラーニングモデルを提案する。 量子状態の学習には、進化戦略(ES)と呼ばれるブラックボックス最適化アルゴリズムを用いてハードウェア効率の良いアンサッツを訓練する。 RLエージェントはランダムな量子状態の学習のサンプル効率を大幅に改善し、不忠実さはハイゼンベルク限界に近いスケーリングを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.981958366176897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning quantum states is a crucial task for realizing the potential of quantum information technology. Recently, neural approaches have emerged as promising methods for learning quantum states. We propose a meta-learning model that employs reinforcement learning (RL) to optimize the process of learning quantum states. For learning quantum states, our scheme trains a Hardware efficient ansatz with a blackbox optimization algorithm, called evolution strategy (ES). To enhance the efficiency of ES, a RL agent dynamically adjusts the hyperparameters of ES. To facilitate the RL training, we introduce an action repetition strategy inspired by curriculum learning. The RL agent significantly improves the sample efficiency of learning random quantum states, and achieves infidelity scaling close to the Heisenberg limit. We showcase that the RL agent trained using 3-qubit states can be generalized to learning up to 5-qubit states. These results highlight the utility of RL-driven meta-learning to enhance the efficiency and generalizability of learning quantum states. Our approach can be applicable to improve quantum control, quantum optimization, and quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の学習は、量子情報技術のポテンシャルを実現するための重要な課題である。 近年、量子状態を学ぶための有望な方法としてニューラルアプローチが出現している。 量子状態の学習プロセスの最適化に強化学習(RL)を用いるメタラーニングモデルを提案する。 量子状態の学習には、進化戦略(ES)と呼ばれるブラックボックス最適化アルゴリズムを用いてハードウェア効率の良いアンサッツを訓練する。 ESの効率を高めるため、RLエージェントはESのハイパーパラメータを動的に調整する。 RL学習を容易にするために,カリキュラム学習にインスパイアされた行動反復戦略を導入する。 RLエージェントはランダムな量子状態の学習のサンプル効率を大幅に改善し、ハイゼンベルク限界に近い不忠実なスケーリングを実現する。 本稿では,3量子状態を用いて訓練したRLエージェントを最大5量子状態まで学習できることを示す。 これらの結果は,学習量子状態の効率性と一般化性を高めるために,RL駆動型メタラーニングの有用性を強調した。 私たちのアプローチは、量子制御、量子最適化、量子機械学習を改善するために適用できます。

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