Reinforcement Learning for Optimizing Large Qubit Array based Quantum Sensor Circuits

📄 arXiv: 2508.21253v1 📥 PDF

作者: Laxmisha Ashok Attisara, Sathish Kumar

分类: quant-ph, cs.AI

发布日期: 2025-08-28

备注: 10 pages, 13 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出基于强化学习与张量网络的量子传感器电路优化方法，提升量子比特阵列性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 量子传感器 强化学习 张量网络 量子电路优化 量子费舍尔信息

📋 核心要点

  1. 量子传感器中量子比特数量增加导致电路设计和控制复杂度呈指数增长，手动优化难以实现。
  2. 利用强化学习智能体学习重构电路，最大化量子费舍尔信息和纠缠熵，同时减少门数和电路深度。
  3. 实验结果表明，该方法能有效提升量子费舍尔信息和纠缠熵，并显著减少电路深度和门数。

📝 摘要（中文）

随着量子传感器中量子比特数量的增加，量子电路的设计和控制复杂度呈指数增长，手动优化变得不可行。优化大规模量子电路中的纠缠分布对于提高量子传感器的灵敏度和效率至关重要。本文提出了一种强化学习与基于张量网络的模拟（MPS）的工程集成方法，用于优化高达60个量子比特的量子传感器电路。为了实现高效的模拟和可扩展性，我们采用了张量网络方法，特别是矩阵乘积状态（MPS）表示，而不是传统的态矢量或密度矩阵方法。我们的强化学习智能体学习重构电路，以最大化量子费舍尔信息（QFI）和纠缠熵，同时减少门数和电路深度。实验结果表明，该方法能够持续改进，QFI值接近1，纠缠熵在0.8-1.0范围内，深度和门数最多减少90%。这些结果突出了结合量子机器学习和张量网络来优化现实约束下复杂量子电路的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模量子传感器电路的优化问题。随着量子比特数量的增加，手动优化电路变得不可行，现有的优化方法难以应对指数增长的复杂性，导致量子传感器的灵敏度和效率受限。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习自动探索和优化量子电路结构，通过奖励函数引导智能体学习最大化量子费舍尔信息和纠缠熵，同时最小化门数和电路深度。这种方法能够克服手动优化的局限性，并适应大规模量子电路的复杂性。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：量子电路模拟器（基于张量网络MPS）、强化学习智能体和奖励函数。量子电路模拟器用于评估电路的性能指标（QFI、纠缠熵等）；强化学习智能体根据模拟结果调整电路结构；奖励函数根据性能指标的变化给予智能体奖励或惩罚，引导其学习最优策略。

关键创新：关键创新在于将强化学习与张量网络模拟相结合，实现了对大规模量子电路的有效优化。传统的量子电路模拟方法计算复杂度高，难以应用于大规模电路。而张量网络方法能够显著降低计算复杂度，使得强化学习智能体能够快速评估电路性能，从而加速优化过程。

关键设计：论文采用的强化学习算法未知，但关键设计包括：1）奖励函数的设计，需要平衡QFI、纠缠熵、门数和电路深度之间的关系；2）动作空间的设计，需要定义智能体可以执行的电路操作，例如插入、删除或替换量子门；3）状态空间的设计，需要将量子电路的状态表示为强化学习智能体可以理解的形式。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够显著提升量子传感器电路的性能。具体来说，量子费舍尔信息（QFI）值接近1，纠缠熵在0.8-1.0范围内，电路深度和门数最多减少90%。这些结果表明，该方法能够有效地优化大规模量子电路，并显著提高量子传感器的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于量子传感器的应用领域，例如生物医学成像、材料科学和精密测量。通过优化量子传感器电路，可以提高传感器的灵敏度和效率，从而实现更精确的测量和更强大的传感能力。未来，该方法有望推广到其他量子计算任务，例如量子算法设计和量子纠错。

📄 摘要（原文）

As the number of qubits in a sensor increases, the complexity of designing and controlling the quantum circuits grows exponentially. Manually optimizing these circuits becomes infeasible. Optimizing entanglement distribution in large-scale quantum circuits is critical for enhancing the sensitivity and efficiency of quantum sensors [5], [6]. This paper presents an engineering integration of reinforcement learning with tensor-network-based simulation (MPS) for scalable circuit optimization for optimizing quantum sensor circuits with up to 60 qubits. To enable efficient simulation and scalability, we adopt tensor network methods, specifically the Matrix Product State (MPS) representation, instead of traditional state vector or density matrix approaches. Our reinforcement learning agent learns to restructure circuits to maximize Quantum Fisher Information (QFI) and entanglement entropy while reducing gate counts and circuit depth. Experimental results show consistent improvements, with QFI values approaching 1, entanglement entropy in the 0.8-1.0 range, and up to 90% reduction in depth and gate count. These results highlight the potential of combining quantum machine learning and tensor networks to optimize complex quantum circuits under realistic constraints.