論文の概要: Equivariant Reinforcement Learning for Clifford Quantum Circuit Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10910v1
• Date: Mon, 11 May 2026 17:49:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:51.049813
• Title: Equivariant Reinforcement Learning for Clifford Quantum Circuit Synthesis
• Title（参考訳）: クリフォード量子回路合成のための等変強化学習
• Authors: Richie Yeung, Aleks Kissinger, Rob Cornish,
• Abstract要約: 我々は、全量子ビット接続を持つデバイスに対するクリフォード量子回路の問題点を考察する。 シンプレクティック行列表現のqubit relabelingと等価な新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5234156040689233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of synthesizing Clifford quantum circuits for devices with all-to-all qubit connectivity. We approach this task as a reinforcement learning problem in which an agent learns to discover a sequence of elementary Clifford gates that reduces a given symplectic matrix representation of a Clifford circuit to the identity. This formulation permits a simple learning curriculum based on random walks from the identity. We introduce a novel neural network architecture that is equivariant to qubit relabelings of the symplectic matrix representation, and which is size-agnostic, allowing a single learned policy to be applied across different qubit counts without circuit splicing or network reparameterization. On six-qubit Clifford circuits, the largest regime for which optimal references are available, our agent finds circuits within one two-qubit gate of optimality in milliseconds per instance, and finds optimal circuits in 99.2% of instances within seconds per instance. After continued training on ten-qubit instances, the agent scales to unseen Clifford tableaus with up to thirty qubits, including targets generated from circuits with over a thousand Clifford gates, where it achieves lower average two-qubit gate counts than Qiskit's Aaronson-Gottesman and greedy Clifford synthesizers.
• Abstract（参考訳）: 我々は、全量子ビット接続を持つデバイスに対して、クリフォード量子回路を合成する問題を考察する。 我々は,この課題を,エージェントがクリフォード回路の所定のシンプレクティック行列表現を同一性に還元する基本クリフォードゲートの列を発見することを学習する強化学習問題としてアプローチする。 この定式化は、アイデンティティからランダムウォークに基づく単純な学習カリキュラムを可能にする。 本稿では,シンプレクティック行列表現のqubit relabelingに同値な新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 最適基準が利用できる最大レギュレータである6量子クリフォード回路では、エージェントは1インスタンスあたりミリ秒で1つの2量子ゲート内の回路を見つけ、インスタンス当たり99.2%のインスタンスで最適な回路を見つける。 10量子ビットの連続的な訓練の後、エージェントは最大で30量子ビットのクリフォード・テーブルーにスケールし、1千以上のクリフォード・ゲートを持つ回路から生成されたターゲットを含む、キズキットのアーロンソン・ゴッテスマンやグリーディ・クリフォード・シンセサイザーよりも低い平均2量子ビットのゲート数を達成する。

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