Eine Reinforcement Learning Umgebung für zielgerichtete Quantenschaltkreis-Synthese

Eine Reinforcement Learning Umgebung für zielgerichtete Quantenschaltkreis-Synthese

Abstract:

Angesichts des steigenden Interesses an Quantencomputing-Technologien, gewinnen Themen wie das gezielte Design von Quantenschaltenkreisen einschließlich der zuverlässigen Erzeugung von Quantenzuständen zunehmend an Bedeutung. Bekannte Ansätze für diese Probleme erfordern häufig ein großes Maß an Know-How und manueller Berechnung. Dies wird insbesondere bei Zunahme der Qubit- und Gatter-Anzahl der behandelten Schaltkreise für die Erstellung der jeweiligen Quantenzustände problematisch. Aufgrund der rasch anwachsenden Menge an Kombinationsmöglichkeiten von Gattern auf Qubits bietet sich ein Machine-Learning-basierter Ansatz für die Bewältigung dieser Aufgabe an. Die folgende Arbeit beinhaltet die Bereitstellung einer Reinforcement Learning Umgebung zum Training von Agenten für das Quantenschaltkreis-Design zur Erzeugung von Quantenzuständen. Somit soll den trainierten Agenten die Fähigkeit vermittelt werden, bei Vorgabe eines beliebigen Quantenzustands einen entsprechenden Quantenschaltkreis für dessen Erzeugung zu erstellen. Dabei werden lediglich die im Clifford+T Quantengatter Set enthaltenen Gatter zur Schaltkreis-Synthese verwendet. Anhand der eingeführten Umgebung wird das Quantenschaltkreis-Design Problem bezüglich der benötigten Tiefe der rekonstruierten Quantenschaltkreise in Abhängigkeit zu den gewählten Zielzustands- Parametern erforscht. Die hierbei untersuchten Parameter inkludieren die jeweiligen zur Zielzustands-Initialisierung verwendeten Qubitanzahlen und Schaltkreistiefen. Zur Durchführung von Benchmarking-Versuchen von Reinforcement Learning Algorithmen auf das Problem wird zusätzlich eine Testumgebung mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden inklusive einer Sammlung von Testzuständen formuliert. Diskrete Ergebnisse der Arbeit beinhalten unter anderem die Erzeugung von PPO-basierten Agenten, welche eine bessere Leistung im Vergleich zur verwendeten Random-Baseline zeigen. Weiterhin wird durch Anwendung der trainierten Agenten auf die Benchmarking-Versuche das zielgerichtete Design von minimalen Quantenschaltkreisen zur Erzeugung einer Auswahl an 2-qubit Bell States gezeigt.

Autor/in:

Tom Schubert

Betreuer:

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht November 2023 | Copyright © QAR-Lab
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