論文の概要: Learning quantum disentanglement scheduling from reduced states via modular hybrid policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.28009v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 15:29:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.164938
• Title: Learning quantum disentanglement scheduling from reduced states via modular hybrid policies
• Title（参考訳）: モジュラハイブリッドポリシによる還元状態からの量子非絡合スケジューリングの学習
• Authors: Y. -X. Xiao, J. -Z. Han, Z. Zheng, Z. -H. Zhang, M. Xue, J. Li, X. Lv,
• Abstract要約: 制限された状態アクセスを持つ量子制御は、完全な波動関数情報が利用できない、短期的な量子デバイスの中心である。 我々はこの問題を,部分的な観測から多ビット不整合スケジューリングにより検討する。 本稿では,古典的前処理,コンパクトな非線形潜在ブロックとしてのパラメタライズド量子回路,対選択確率に対する古典的後処理からなるモジュール型ハイブリッド量子古典政策フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantum control with restricted state access is central to near-term quantum devices, where full wave-function information is unavailable. We study this problem through multiqubit disentanglement scheduling from partial observations, where a controller receives only two-qubit reduced density matrices and selects which qubit pair to disentangle at each step. We introduce a modular hybrid quantum--classical policy framework consisting of classical preprocessing, a parameterized quantum circuit as a compact nonlinear latent block, and classical postprocessing for pair-selection probabilities. Benchmarking 4-, 5-, and 6-qubit tasks, we find that preprocessing is the dominant factor governing performance under reduced-state observations, while the quantum module provides a conditional compact representation whose utility depends on the input features and model budget. We further identify a performance--efficiency trade-off across policy families and find that increasing circuit width is generally more useful than increasing depth. These results provide practical design principles for hybrid policies in reduced-information quantum control.
• Abstract（参考訳）: 制限された状態アクセスを持つ量子制御は、完全な波動関数情報が利用できない、短期的な量子デバイスの中心である。 そこで, 制御器は2量子化密度行列のみを受信し, それぞれのステップでどの量子ビット対を乱すかを選択する。 本稿では,古典的前処理,コンパクトな非線形潜在ブロックとしてのパラメタライズド量子回路,対選択確率に対する古典的後処理からなるモジュール型ハイブリッド量子-古典的ポリシーフレームワークを提案する。 4-, 5-, 6-qubit タスクをベンチマークした結果, 量子モジュールは入力特徴とモデル予算に依存した条件付きコンパクト表現を提供するのに対し, プリプロセッシングが性能を左右する主要な要因であることが判明した。 さらに、ポリシーファミリ間の性能効率トレードオフを特定し、回路幅の増大が深さの増大よりも一般的に有用であることを示す。 これらの結果は、還元情報量子制御におけるハイブリッドポリシーの実用的な設計原理を提供する。

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