論文の概要: Reinforcement Learning for Quantum Technology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18953v1
- Date: Mon, 26 Jan 2026 20:47:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.06756
- Title: Reinforcement Learning for Quantum Technology
- Title（参考訳）: 量子技術の強化学習
- Authors: Marin Bukov, Florian Marquardt,
- Abstract要約: 量子技術は、強化学習(RL)として知られる一連の機械学習アルゴリズムを用いて、うまく対処することができる。
我々は、強化学習における鍵となる概念と核となる概念を、量子システムに特に焦点をあてて論じる。
本稿では,少数・多体量子システムにおける状態準備,高忠実度量子ゲートの設計と最適化,量子回路の自動構築について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many challenges arising in Quantum Technology can be successfully addressed using a set of machine learning algorithms collectively known as reinforcement learning (RL), based on adaptive decision-making through interaction with the quantum device. After a concise and intuitive introduction to RL aimed at a broad physics readership, we discuss the key ideas and core concepts in reinforcement learning with a particular focus on quantum systems. We then survey recent progress in RL in all relevant areas. We discuss state preparation in few- and many-body quantum systems, the design and optimization of high-fidelity quantum gates, and the automated construction of quantum circuits, including applications to variational quantum eigensolvers and architecture search. We further highlight the interactive capabilities of RL agents, emphasizing recent progress in quantum feedback control and quantum error correction, and briefly discuss quantum reinforcement learning as well as applications to quantum metrology. The review concludes with a discussion of open challenges -- such as scalability, interpretability, and integration with experimental platforms -- and outlines promising directions for future research. Throughout, we highlight experimental implementations that exemplify the increasing role of reinforcement learning in shaping the development of quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: 量子技術で生じる多くの課題は、量子デバイスとの相互作用による適応的な意思決定に基づいて、強化学習(RL)と呼ばれる一連の機械学習アルゴリズムを使用して解決することができる。
広義の物理リーダシップを目的としたRLの簡潔かつ直感的な導入の後、量子システムに焦点をあてた強化学習における鍵となる概念とコア概念について論じる。
次に、すべての関連分野におけるRLの最近の進歩について調査する。
本稿では,少数・多体量子システムにおける状態準備,高忠実度量子ゲートの設計と最適化,変分量子固有解法やアーキテクチャ探索への応用を含む量子回路の自動構築について論じる。
さらに、RLエージェントのインタラクティブな機能を強調し、量子フィードバック制御と量子誤り訂正の最近の進歩を強調し、量子強化学習と量子気象学への応用について簡単に議論する。
このレビューは、スケーラビリティ、解釈可能性、実験プラットフォームとの統合など、オープンな課題に関する議論で締めくくられ、将来の研究に向けた有望な方向性の概要が述べられている。
量子技術の発展における強化学習の役割の増大を実証する実験的な実装を概説する。
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