論文の概要: Quantum framework for Reinforcement Learning: integrating Markov Decision Process, quantum arithmetic, and trajectory search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18208v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 06:28:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:56:01.415827
• Title: Quantum framework for Reinforcement Learning: integrating Markov Decision Process, quantum arithmetic, and trajectory search
• Title（参考訳）: 強化学習のための量子フレームワーク:マルコフ決定過程、量子算術、軌道探索の統合
• Authors: Thet Htar Su, Shaswot Shresthamali, Masaaki Kondo,
• Abstract要約: 本稿では、強化学習(RL)タスクに対処する量子フレームワークを提案する。 量子の概念と量子探索アルゴリズムを用いることで、この研究は量子領域内でのエージェント-環境相互作用の実装と最適化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6062751776009752
• License:
• Abstract: This paper introduces a quantum framework for addressing reinforcement learning (RL) tasks, grounded in the quantum principles and leveraging a fully quantum model of the classical Markov Decision Process (MDP). By employing quantum concepts and a quantum search algorithm, this work presents the implementation and optimization of the agent-environment interactions entirely within the quantum domain, eliminating reliance on classical computations. Key contributions include the quantum-based state transitions, return calculation, and trajectory search mechanism that utilize quantum principles to demonstrate the realization of RL processes through quantum phenomena. The implementation emphasizes the fundamental role of quantum superposition in enhancing computational efficiency for RL tasks. Experimental results demonstrate the capacity of a quantum model to achieve quantum advantage in RL, highlighting the potential of fully quantum implementations in decision-making tasks. This work not only underscores the applicability of quantum computing in machine learning but also contributes the field of quantum reinforcement learning (QRL) by offering a robust framework for understanding and exploiting quantum computing in RL systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典マルコフ決定過程(MDP)の量子モデルを活用し,量子原理に基づく強化学習(RL)タスクに対処する量子フレームワークを提案する。 量子の概念と量子探索アルゴリズムを用いることで、量子領域内でのエージェント-環境相互作用の実装と最適化を行い、古典的な計算への依存をなくす。 主な貢献は、量子ベースの状態遷移、戻り値計算、量子原理を利用して量子現象によるRLプロセスの実現を実証する軌道探索機構である。 この実装は、RLタスクの計算効率の向上における量子重ね合わせの基本的な役割を強調している。 実験により、RLにおける量子優位性を達成する量子モデルの能力を示し、意思決定タスクにおける完全な量子実装の可能性を強調した。 この研究は、機械学習における量子コンピューティングの適用性だけでなく、RLシステムにおける量子コンピューティングの理解と活用のための堅牢なフレームワークを提供することによって、量子強化学習(QRL)の分野にも貢献している。

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