論文の概要: From Classical to Quantum Reinforcement Learning and Its Applications in Quantum Control: A Beginner's Tutorial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08662v1
- Date: Tue, 13 Jan 2026 15:40:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.263243
- Title: From Classical to Quantum Reinforcement Learning and Its Applications in Quantum Control: A Beginner's Tutorial
- Title（参考訳）: 古典から量子強化学習へ -量子制御の応用-
- Authors: Abhijit Sen, Sonali Panda, Mahima Arya, Subhajit Patra, Zizhan Zheng, Denys I. Bondar,
- Abstract要約: このチュートリアルは、RL理論と実用的なコーディングアプリケーションの間のギャップを埋めることに焦点を当てている。
現実世界のシナリオにRLテクニックを確実に適用するために必要な基礎的スキルを学生に提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.746007115259412
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This tutorial is designed to make reinforcement learning (RL) more accessible to undergraduate students by offering clear, example-driven explanations. It focuses on bridging the gap between RL theory and practical coding applications, addressing common challenges that students face when transitioning from conceptual understanding to implementation. Through hands-on examples and approachable explanations, the tutorial aims to equip students with the foundational skills needed to confidently apply RL techniques in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: このチュートリアルは、学生に明確な実例による説明を提供することで、強化学習(RL)をより容易にするように設計されている。
これは、RL理論と実践的なコーディングアプリケーションの間のギャップを埋めることに焦点を当て、概念的理解から実装へ移行する際に学生が直面する共通の課題に対処する。
このチュートリアルは実世界のシナリオにRLテクニックを確実に適用するために必要な基礎的スキルを学生に提供することを目的としている。
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