Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Noise-Resilient Quantum Multi-Armed and Stochastic Linear Bandits

論文の概要: Towards Noise-Resilient Quantum Multi-Armed and Stochastic Linear Bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18431v1
Date: Thu, 19 Mar 2026 02:48:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.928358
Title: Towards Noise-Resilient Quantum Multi-Armed and Stochastic Linear Bandits
Title（参考訳）: 耐雑音性量子多元・確率線形帯域に向けて
Abstract要約: 量子マルチアームバンド (MAB) とリニアバンド (SLB) は近年注目されている。既存の量子MABアルゴリズムの多くは、ノイズのない回路上で理想的な量子モンテカルロ法(QMC)を仮定している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4344029183977043
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum multi-armed bandits (MAB) and stochastic linear bandits (SLB) have recently attracted significant attention, as their quantum counterparts can achieve quadratic speedups over classical MAB and SLB. However, most existing quantum MAB algorithms assume ideal quantum Monte Carlo (QMC) procedures on noise-free circuits, overlooking the impact of noise in current noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. In this paper, we study a noise-robust QMC algorithm that improves estimation accuracy when querying quantum reward oracles. Building on this estimator, we propose noise-robust QMAB and QSLB algorithms that enhance performance in noisy environments while preserving the advantage over classical methods. Experiments show that our noise-robust approach improves QMAB estimation accuracy and reduces regret under several quantum noise models.
Abstract（参考訳）: 量子多重武装バンドイット(MAB)と確率線形バンドイット(SLB)は、最近注目されている。しかし、既存のほとんどの量子MABアルゴリズムは、ノイズのない回路上で理想的な量子モンテカルロ(QMC)手順を仮定し、現在のノイズの多い中間量子スケール(NISQ)デバイスにおけるノイズの影響を見越す。本稿では,量子報酬オーラクルを問合せする際の推定精度を向上させるノイズローバストQMCアルゴリズムについて検討する。この推定器上に構築したノイズローバストQMABとQSLBのアルゴリズムは、ノイズの多い環境における性能を向上し、古典的手法よりも優位性を保っている。実験により,本手法はQMAB推定精度を向上し,いくつかの量子ノイズモデルの下での後悔を軽減することが示された。

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