論文の概要: HCQA: Hybrid Classical-Quantum Agent for Generating Optimal Quantum Sensor Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21246v1
- Date: Thu, 28 Aug 2025 22:27:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.889134
- Title: HCQA: Hybrid Classical-Quantum Agent for Generating Optimal Quantum Sensor Circuits
- Title（参考訳）: HCQA: 最適量子センサ回路のためのハイブリッド古典量子エージェント
- Authors: Ahmad Alomari, Sathish A. P. Kumar,
- Abstract要約: 本研究では、複雑な量子物理学問題に対処する最適な量子センサ回路(QSC)を設計するためのHCQAを提案する。
HCQAは、学習とポリシー最適化にDeep Q-Network(DQN)を活用することで、計算知能技術を統合する。
量子回路は、Ryゲートを用いてエージェント電流状態を符号化し、可能なアクションの重ね合わせを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study proposes an HCQA for designing optimal Quantum Sensor Circuits (QSCs) to address complex quantum physics problems. The HCQA integrates computational intelligence techniques by leveraging a Deep Q-Network (DQN) for learning and policy optimization, enhanced by a quantum-based action selection mechanism based on the Q-values. A quantum circuit encodes the agent current state using Ry gates, and then creates a superposition of possible actions. Measurement of the circuit results in probabilistic action outcomes, allowing the agent to generate optimal QSCs by selecting sequences of gates that maximize the Quantum Fisher Information (QFI) while minimizing the number of gates. This computational intelligence-driven HCQA enables the automated generation of entangled quantum states, specifically the squeezed states, with high QFI sensitivity for quantum state estimation and control. Evaluation of the HCQA on a QSC that consists of two qubits and a sequence of Rx, Ry, and S gates demonstrates its efficiency in generating optimal QSCs with a QFI of 1. This work highlights the synergy between AI-driven learning and quantum computation, illustrating how intelligent agents can autonomously discover optimal quantum circuit designs for enhanced sensing and estimation tasks.
- 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な量子センサ回路(QSC)を設計するためのHCQAを提案する。
HCQAは、学習とポリシー最適化にDeep Q-Network(DQN)を活用することで、計算知能技術を統合する。
量子回路は、Ryゲートを用いてエージェント電流状態を符号化し、可能なアクションの重ね合わせを生成する。
回路の測定により確率的動作結果が得られ、エージェントは量子フィッシャー情報(QFI)を最大化するゲート列を選択し、ゲート数を最小化することで最適なQSCを生成することができる。
この計算知能駆動型HCQAは、量子状態の推定と制御のために高いQFI感度を持つ、絡み合った量子状態、特に圧縮された状態の自動生成を可能にする。
2つのキュービットとRx、Ry、SゲートからなるQSC上のHCQA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。
この研究は、AI駆動学習と量子計算の相乗効果を強調し、インテリジェントエージェントが知覚と推定のタスクを強化するために最適な量子回路設計を自律的に発見する方法について説明している。
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