Fugu-MT 論文翻訳(概要): Impact of Amplitude and Phase Damping Noise on Quantum Reinforcement Learning: Challenges and Opportunities

論文の概要: Impact of Amplitude and Phase Damping Noise on Quantum Reinforcement Learning: Challenges and Opportunities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24069v1
Date: Mon, 31 Mar 2025 13:27:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-01 14:34:36.109865
Title: Impact of Amplitude and Phase Damping Noise on Quantum Reinforcement Learning: Challenges and Opportunities
Title（参考訳）: 量子強化学習における振幅と位相減衰ノイズの影響:課題と機会
Authors: María Laura Olivera-Atencio, Lucas Lamata, Jesús Casado-Pascual,
Abstract要約: 量子強化学習アルゴリズムにおける振幅と位相減衰ノイズの影響について検討する。本研究は,量子学習アルゴリズムにおけるノイズの役割のより深い理解に寄与する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Quantum machine learning (QML) is an emerging field with significant potential, yet it remains highly susceptible to noise, which poses a major challenge to its practical implementation. While various noise mitigation strategies have been proposed to enhance algorithmic performance, the impact of noise is not fully understood. In this work, we investigate the effects of amplitude and phase damping noise on a quantum reinforcement learning algorithm. Through analytical and numerical analysis, we assess how these noise sources influence the learning process and overall performance. Our findings contribute to a deeper understanding of the role of noise in quantum learning algorithms and suggest that, rather than being purely detrimental, unavoidable noise may present opportunities to enhance QML processes.
Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、大きな可能性を秘めている新興分野であるが、ノイズの影響を受けやすいままであり、実用上大きな課題となっている。アルゴリズム性能を向上させるために様々なノイズ緩和戦略が提案されているが、ノイズの影響は完全には理解されていない。本研究では, 振幅減衰雑音と位相減衰雑音が量子強化学習アルゴリズムに与える影響について検討する。解析的および数値解析により、これらのノイズ源が学習過程や全体的な性能にどのように影響するかを評価する。量子学習アルゴリズムにおけるノイズの役割のより深い理解に寄与し、純粋に有害であるのではなく、避けられないノイズがQMLプロセスを強化する機会をもたらすことを示唆している。

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