論文の概要: Quantum circuits as a game: A reinforcement learning agent for quantum compilation and its application to reconfigurable neutral atom arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05536v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 19:34:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.207755
• Title: Quantum circuits as a game: A reinforcement learning agent for quantum compilation and its application to reconfigurable neutral atom arrays
• Title（参考訳）: ゲームとしての量子回路:量子コンパイルのための強化学習エージェントとその再構成可能な中性原子配列への応用
• Authors: Kouhei Nakaji, Jonathan Wurtz, Haozhe Huang, Luis Mantilla Calderón, Karthik Panicker, Elica Kyoseva, Alán Aspuru-Guzik,
• Abstract要約: 量子回路デーモン(quantum circuit daemon、QC-Daemon)は、量子デバイス操作をコンパイルする強化学習エージェントである。 我々は、Atom Gameと呼ばれる移動合成問題にQC-Daemonを適用した。 原子の配置をインテリジェントに変化させることにより、様々なベンチマーク問題に対する対数不整合の低減を100キュービットまで観測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1367739528635812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the "quantum circuit daemon" (QC-Daemon), a reinforcement learning agent for compiling quantum device operations aimed at efficient quantum hardware execution. We apply QC-Daemon to the move synthesis problem called the Atom Game, which involves orchestrating parallel circuits on reconfigurable neutral atom arrays. In our numerical simulation, the QC-Daemon is implemented by two different types of transformers with a physically motivated architecture and trained by a reinforcement learning algorithm. We observe a reduction of the logarithmic infidelity for various benchmark problems up to 100 qubits by intelligently changing the layout of atoms. Additionally, we demonstrate the transferability of our approach: a Transformer-based QC-Daemon trained on a diverse set of circuits successfully generalizes its learned strategy to previously unseen circuits.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、量子ハードウェアの効率的な実行を目的とした量子デバイス操作をコンパイルする強化学習エージェントである量子回路デーモン(QC-Daemon)を紹介する。 我々は、再構成可能な中性原子配列上の並列回路をオーケストレーションするAtom Gameと呼ばれる移動合成問題にQC-Daemonを適用した。 数値シミュレーションでは、QC-Daemonは物理的に動機付けられたアーキテクチャを持つ2種類の変圧器によって実装され、強化学習アルゴリズムによって訓練される。 原子の配置をインテリジェントに変化させることにより、様々なベンチマーク問題に対する対数不整合の低減を100キュービットまで観測する。 トランスフォーマーをベースとしたQC-Daemonは、様々な回路セットで訓練し、学習戦略をこれまで見つからなかった回路に一般化することに成功した。

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