論文の概要: Hybrid action Reinforcement Learning for quantum architecture search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04967v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 04:00:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.669001
• Title: Hybrid action Reinforcement Learning for quantum architecture search
• Title（参考訳）: 量子アーキテクチャ探索のためのハイブリッドアクション強化学習
• Authors: Jiayang Niu, Yan Wang, Jie Li, Ke Deng, Azadeh Alavi, Mark Sanderson, Yongli Ren,
• Abstract要約: HyRLQASは、離散ゲート配置と連続パラメータ生成をハイブリッドアクション空間内で結合する統合フレームワークである。 実験により、HyRLQASは離散単調と連続単調の両方のベースラインよりも一貫してエネルギーエラーと短い回路を減少させることが示された。 これらの結果は、ハイブリッドアクション強化学習が、ハードウェア効率の高い自動量子回路設計への原則的な経路を提供することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.797945771013037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing expressive yet trainable quantum circuit architectures remains a major challenge for variational quantum algorithms, where manual or heuristic designs often lead to suboptimal performance. We propose HyRLQAS (Hybrid-Action Reinforcement Learning for Quantum Architecture Search), a unified framework that couples discrete gate placement and continuous parameter generation within a hybrid action space. Unlike existing approaches that treat structure and parameter optimization separately, HyRLQAS jointly learns circuit topology and initialization while dynamically refining previously placed gates through a reinforcement learning process. Trained in a variational quantum eigensolver (VQE) environment, the agent constructs circuits that minimize molecular ground-state energy. Experiments show that HyRLQAS achieves consistently lower energy errors and shorter circuits than both discrete-only and continuous-only baselines. Furthermore, the hybrid action space not only leads to better circuit structures but also provides favorable parameter initializations, resulting in post-optimization energy distributions with consistently lower minima. These results suggest that hybrid action reinforcement learning provides a principled pathway toward automated, hardware-efficient quantum circuit design.
• Abstract（参考訳）: 表現的かつ訓練可能な量子回路アーキテクチャを設計することは、手動またはヒューリスティックな設計がしばしば最適以下の性能をもたらす、変分量子アルゴリズムにとって大きな課題である。 本稿では,HyRLQAS(Hybrid-Action Reinforcement Learning for Quantum Architecture Search)を提案する。 構造とパラメータ最適化を別々に扱う既存のアプローチとは異なり、HyRLQASは回路トポロジと初期化を共同で学習し、強化学習プロセスを通じて予め配置されたゲートを動的に精製する。 変分量子固有解法(VQE)環境で訓練され、分子基底エネルギーを最小化する回路を構築する。 実験により、HyRLQASは離散のみのベースラインと連続のみのベースラインよりも一貫して低いエネルギーエラーと短い回路を達成することが示された。 さらに、ハイブリッド作用空間は、より良い回路構造をもたらすだけでなく、良好なパラメータ初期化を提供する。 これらの結果は、ハイブリッドアクション強化学習が、ハードウェア効率の高い自動量子回路設計への原則的な経路を提供することを示唆している。

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