論文の概要: BenchRL-QAS: Benchmarking reinforcement learning algorithms for quantum architecture search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12189v2
• Date: Sat, 27 Sep 2025 08:44:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 20:10:04.481677
• Title: BenchRL-QAS: Benchmarking reinforcement learning algorithms for quantum architecture search
• Title（参考訳）: BenchRL-QAS:量子アーキテクチャ探索のための強化学習アルゴリズムのベンチマーク
• Authors: Azhar Ikhtiarudin, Aditi Das, Param Thakkar, Akash Kundu,
• Abstract要約: 量子アーキテクチャ探索(QAS)における強化学習のための統合ベンチマークフレームワークであるBenchRL-QASを提案する。 本研究は、量子問題において、値ベースおよびポリシーグレートな手法を含む9種類のRLエージェントを体系的に評価する。 その結果,単一RL法が支配的ではなく,タスクタイプ,キュービット数,ノイズ条件に依存していることがわかった。 副産物として、RLベースのVQCにおける慎重に選択されたRLアルゴリズムが、ベースラインVQCよりも優れていることを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5743861420663843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present BenchRL-QAS, a unified benchmarking framework for reinforcement learning (RL) in quantum architecture search (QAS) across a spectrum of variational quantum algorithm tasks on 2- to 8-qubit systems. Our study systematically evaluates 9 different RL agents, including both value-based and policy-gradient methods, on quantum problems such as variational eigensolver, quantum state diagonalization, variational quantum classification (VQC), and state preparation, under both noiseless and noisy execution settings. To ensure fair comparison, we propose a weighted ranking metric that integrates accuracy, circuit depth, gate count, and training time. Results demonstrate that no single RL method dominates universally, the performance dependents on task type, qubit count, and noise conditions providing strong evidence of no free lunch principle in RL-QAS. As a byproduct we observe that a carefully chosen RL algorithm in RL-based VQC outperforms baseline VQCs. BenchRL-QAS establishes the most extensive benchmark for RL-based QAS to date, codes and experimental made publicly available for reproducibility and future advances.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子アーキテクチャ探索(QAS)における強化学習(RL)のための統合ベンチマークフレームワークであるBenchRL-QASについて述べる。 本研究は, 変動固有解法, 量子状態対角化, 変分量子分類 (VQC) , 状態準備などの量子問題に対して, ノイズのない, ノイズの多い実行条件下で, 9種類のRLエージェントを系統的に評価した。 そこで本研究では,精度,回路深度,ゲート数,トレーニング時間を統合した重み付きランキング指標を提案する。 その結果,RL法はタスクタイプ,キュービット数,ノイズ条件に依存し,RL-QASのフリーランチ原理が存在しないという強い証拠が得られた。 副産物として、RLベースのVQCにおける慎重に選択されたRLアルゴリズムが、ベースラインVQCよりも優れていることを観察する。 BenchRL-QASは、RLベースのQAS、コード、実験的なベンチマークを、再現性と将来の進歩のために公開している。

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