論文の概要: GPA: Grover Policy Agent for Generating Optimal Quantum Sensor Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13755v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 14:20:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:17.623250
• Title: GPA: Grover Policy Agent for Generating Optimal Quantum Sensor Circuits
• Title（参考訳）: GPA:Grover Policy Agent for Generating Optimal Quantum Sensor Circuits (特集:GPA)
• Authors: Ahmad Alomari, Sathish A. P. Kumar,
• Abstract要約: 本研究では、最適量子センサ回路(QSC)の設計のためのGPAを提案する。 GPAはQFI(Quantum Fisher Information)を最大化するゲート列を選択してQSCを生成する。 2つのキュービットとR_x, R_y, SゲートからなるQSC上でのGPAの評価は、QFIが1の最適QSCを生成する際の効率を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study proposes a GPA for designing optimal Quantum Sensor Circuits (QSCs) to address complex quantum physics problems. The GPA consists of two parts: the Quantum Policy Evaluation (QPE) and the Quantum Policy Improvement (QPI). The QPE performs phase estimation to generate the search space, while the QPI utilizes Grover search and amplitude amplification techniques to efficiently identify an optimal policy that generates optimal QSCs. The GPA generates QSCs by selecting sequences of gates that maximize the Quantum Fisher Information (QFI) while minimizing the number of gates. The QSCs generated by the GPA are capable of producing entangled quantum states, specifically the squeezed states. High QFI indicates increased sensitivity to parameter changes, making the circuit useful for quantum state estimation and control tasks. Evaluation of the GPA on a QSC that consists of two qubits and a sequence of R_x, R_y, and S gates demonstrates its efficiency in generating optimal QSCs with a QFI of 1. Compared to existing quantum agents, the GPA achieves higher QFI with fewer gates, demonstrating a more efficient and scalable approach to the design of QSCs. This work illustrates the potential computational power of quantum agents for solving quantum physics problems
• Abstract（参考訳）: 本研究では、複雑な量子物理学問題に対処する最適量子センサ回路(QSC)を設計するためのGPAを提案する。 GPAは量子政策評価(QPE)と量子政策改善(QPI)の2つの部分で構成されている。 QPEは探索空間を生成するために位相推定を行い、QPIはGrover検索および振幅増幅技術を用いて最適なQSCを生成する最適ポリシーを効率的に同定する。 GPAは、ゲート数を最小化しつつ、QFI(Quantum Fisher Information)を最大化するゲート列を選択してQSCを生成する。 GPAによって生成されたQSCは、絡み合った量子状態、特に圧縮された状態を生成することができる。 高QFIは、パラメータの変化に対する感度の向上を示し、回路は量子状態推定と制御タスクに有用である。 2つのキュービットとR_x、R_y、SゲートからなるQSC上のGPAの評価は、QFIが1の最適QSCを生成する際の効率を実証する。 既存の量子エージェントと比較して、GPAはより少ないゲートで高いQFIを実現し、QSCの設計に対してより効率的でスケーラブルなアプローチを示す。 この研究は、量子物理学の問題を解決するための量子エージェントの潜在的な計算能力を示す。

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