From classical to quantum reinforcement learning and its applications in quantum control: A beginner’s tutorial
Ключові слова:
reinforcement learning, artificial intelligence, quantum control, Monte Carlo methods, probability theoryАнотація
Посібник розроблено, щоб зробити навчання з підкріпленням (RL) доступнішим для студентів та дослідників, пропонуючи чіткі пояснення на прикладах. Він зосереджений на подоланні розриву між теорією RL та практичним кодуванням, вирішуючи поширені проблеми, з якими стикаються під час переходу від концептуального розуміння до впровадження. За допомогою практичних прикладів та доступних пояснень посібник має на меті надати читачеві базові навички, необхідні для впевненого застосування методів RL у реальних сценаріях.
Доступність коду: https://github.com/asen009/Reinforcement_Tutorial_Undergraduates
Downloads
Опубліковано
2026-07-28
Як цитувати
(1)
Abhijit Sen, Sonali Panda, Mahima Arya, Subhajit Patra, Zizhan Zheng, and Denys I. Bondar, From classical to quantum reinforcement learning and its applications in quantum control: A beginner’s tutorial, Low Temp. Phys. 52, (2026) [Fiz. Nyzk. Temp. 52, 1107–1131, (2026)].
Номер
Розділ
Статті
Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.