ansatz探索への強化学習の応用

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変分量子計算 × 強化学習
2019.08.31
Chainer Meetup #10 【強化学習】
mercari R4D
Kenji Kubo

2. 2
自己紹介
Twitter: @kenjikun__
大学院で物理(物性理論)
→ 証券会社でクオンツトレーダー
→ Merpay 次世代金融開発(ブロックチェーン)
→ ｍercari R4D 量子チーム
リサーチャー 兼
量子エヴァンジェリスト

3. 3
変分量子計算
e.g. Variational Quantum Eigensolver
の最小固有値の固有状態を求めたい
ただし，複素Hilbert空間の次元が250
~ 1015
なので
複素数を64bitで表すとすると，64 * 1015
bit ~ 8PBのメモリが必要
量子計算なら実行可能!

4. 4
変分量子計算
をどう選ぶか？

5. 5
変分量子計算
をどう選ぶか？
⇒ 強化学習！

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強化学習による回路設計
K. Heya, et al. (2019)
K. A. McKiernan, et al. (2019)

7. 7
Network Architecture Search
B. Zoph, Q. V. Le (2016)
NASを量子回路設計に応用できる？

8. 8
変分量子計算 × 強化学習変分量子計算 × 強化学習
変分量子回路で固有値問題を解く1
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変分量子回路の設計問題
Network Architecture Search

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@kenjikun__
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