Skip navigation

DSpace

機構典藏 DSpace 系統致力於保存各式數位資料(如:文字、圖片、PDF)並使其易於取用。

點此認識 DSpace
DSpace logo
English
中文
  • 瀏覽論文
    • 校院系所
    • 出版年
    • 作者
    • 標題
    • 關鍵字
  • 搜尋 TDR
  • 授權 Q&A
    • 我的頁面
    • 接受 E-mail 通知
    • 編輯個人資料
  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 理學院
  3. 物理學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/84076
標題: 以近似策略最佳化演算法模擬量子閘控制
Simulation of Quantum Gate Control via Proximal Policy Optimization Algorithm
作者: Jia-Hui Lin
林家暉
指導教授: 管希聖(Hsi-Sheng Goan)
關鍵字: 強化學習,機器學習,神經網路,近似策略最佳化,量子閘控制,
Reinforcement learning,Machine learning,Neural networks,Proximal policy optimization,Quantum gate control,
出版年 : 2022
學位: 碩士
摘要: 實現高精度和穩固的量子閘是在具有雜訊的中等規模量子設備中實現可靠的電路深度和達到具有糾錯的容錯量子計算之先決條件,由於量子閘的糾錯操作不應引入過多雜訊。近來,新興的強化學習技術結合深度學習,在最佳控制方面表現出巨大的前景。量子控制問題可以映射到強化學習框架中,以產生控制策略並發現我們所不知道的新物理機制並將其利用。在本文中,我們使用深度神經網路以及採用一種廣泛應用於控制問題的強化學習演算法,稱為近似策略最佳化,以實現高保真度量子閘。與傳統的最佳控制方法相比,此種機器學習方法利用智能體在迭代學習過程中實現精確、高效的量子閘控制。本論文試圖為利用深度強化學習技術研究大型抗噪聲量子計算鋪平道路。
Implementing quantum gates with high precision and robustness is a prerequisite for realizing reliable circuit depth in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices and achieving error-corrected fault-tolerant quantum computation, as the error correction operations by quantum gates should not introduce more errors. Recently, the emerging reinforcement learning (RL) techniques combined with deep learning (DL) have shown great promise in control optimization. Quantum control problems can be mapped into a reinforcement learning framework that allows the generation of a control policy by the discovery and exploitation of new physical mechanism that we are not aware of. In this thesis, we utilize deep neural networks and adopt a reinforcement learning algorithm widely, applied on control problems and named proximal policy optimization (PPO), to implement the high-fidelity quantum gates. In contrast to traditional optimal control methods, this machine learning (ML) approach enables an intelligence agent to realize precise and efficient quantum gate control during the iterative learning process. This thesis attempts to pave the way to investigate the large-scale noise-resistant quantum computation with deep reinforcement learning techniques.
URI: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/84076
DOI: 10.6342/NTU202104530
全文授權: 同意授權(限校園內公開)
電子全文公開日期: 2022-10-20
顯示於系所單位:物理學系

文件中的檔案:
檔案 大小格式 
U0001-1012202123251300.pdf
授權僅限NTU校內IP使用(校園外請利用VPN校外連線服務)
7.07 MBAdobe PDF檢視/開啟
顯示文件完整紀錄


系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。

社群連結
聯絡資訊
10617臺北市大安區羅斯福路四段1號
No.1 Sec.4, Roosevelt Rd., Taipei, Taiwan, R.O.C. 106
Tel: (02)33662353
Email: ntuetds@ntu.edu.tw
意見箱
相關連結
館藏目錄
國內圖書館整合查詢 MetaCat
臺大學術典藏 NTU Scholars
臺大圖書館數位典藏館
本站聲明
© NTU Library All Rights Reserved