論文の概要: Experiment-compatible measurement--feedback quantum state preparation with reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13005v1
- Date: Thu, 11 Jun 2026 07:41:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.649997
- Title: Experiment-compatible measurement--feedback quantum state preparation with reinforcement learning
- Title（参考訳）: 実験互換測定-強化学習によるフィードバック量子状態の準備
- Authors: Xiaotian Nie, Tao Zhang, Linghui Chen,
- Abstract要約: 基底状態の準備は、量子シミュレーションと量子コンピューティングにおいて重要な課題である。
部分観測可能性下での強化学習に基づく適応計測フィードバックプロトコルを開発した。
本稿では,Bose-Hubbardモデルの基底状態を作成し,GHZ状態を生成する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7737072552980617
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ground-state preparation is a critical task in quantum simulation and quantum computing, as it enables the study of correlated phases and the generation of entangled resource states. While measurement--feedback control has emerged as a promising route to state preparation, existing schemes either rely on handcrafted, task-specific policies or are designed using full quantum-state information that is unavailable in real experiments and becomes impractical for large many-body systems. Here we develop an adaptive measurement--feedback protocol based on reinforcement learning under partial observability. The controller uses only the history of experimentally accessible measurement outcomes to choose both the measurement operator and the feedback action in real time. To make training compatible with experiments, we introduce a stochastic terminal reward built from one-shot measurements of randomly sampled Hamiltonian components, avoiding unphysical full-state reconstruction while remaining an unbiased estimator of the target energy. We demonstrate the method by preparing ground states of the Bose--Hubbard model and by generating GHZ states, establishing a scalable and hardware-compatible route to quantum state preparation.
- Abstract（参考訳）: 地中状態の準備は量子シミュレーションと量子コンピューティングにおいて重要な課題であり、相関相の研究と絡み合った資源状態の生成を可能にする。
測定フィードバック制御は状態準備のための有望なルートとして現れてきたが、既存のスキームは手作りのタスク固有のポリシーに依存しているか、または実際の実験では利用できない完全な量子状態情報を使って設計されている。
そこで我々は,部分観測可能性下での強化学習に基づく適応計測フィードバックプロトコルを開発した。
コントローラは、実験的にアクセス可能な測定結果の履歴のみを使用して、測定演算子とフィードバック動作の両方をリアルタイムで選択する。
実験と整合性を持たせるために,ランダムにサンプリングしたハミルトン成分の1ショット測定から構築した確率的終端報酬を導入する。
本稿では,Bose-Hubbardモデルの基底状態の生成とGHZ状態の生成により,量子状態生成のためのスケーラブルでハードウェア互換な経路を確立する方法を示す。
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