[论文解读] From Classical to Quantum Reinforcement Learning and Its Applications in Quantum Control: A Beginner's Tutorial

Abhijit Sen, Sonali Panda+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 13, 2026

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用 0

一句话总结

初学者导向的 RL 教程，将理论与代码结合，给出一个简单示例，并展示 RL 方法如何应用于量子控制，包括可直接使用的代码。

ABSTRACT

This tutorial is designed to make reinforcement learning (RL) more accessible to undergraduate students by offering clear, example-driven explanations. It focuses on bridging the gap between RL theory and practical coding applications, addressing common challenges that students face when transitioning from conceptual understanding to implementation. Through hands-on examples and approachable explanations, the tutorial aims to equip students with the foundational skills needed to confidently apply RL techniques in real-world scenarios.

研究动机与目标

• 提供一个易于理解、以示例为驱动的强化学习（RL）及其核心概念的入门介绍。
• 通过包含清晰的数学解释与可直接使用的代码来桥接理论与实现。
• 演示 RL 技术如何应用于高保真量子态操控与量子控制。

提出的方法

• 介绍基本的 RL 概念（策略、转移概率、值函数和行动值函数、情节/序列、折扣）。
• 解释基本的概率学前提（概率、条件概率、随机变量、期望）。
• 介绍策略评估与策略改进，包括蒙特卡洛和时序差分方法。
• 覆盖直接策略优化技术（策略梯度和演员-评论家）在连续动作空间中的应用。
• 通过概述 RL 方法如何实现高效、高保真地操控量子态来将 RL 方法与量子控制连接起来。
• 提供可直接使用的 Python 代码和分步案例以强化学习。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何以初学者友好、以示例为驱动的方式教授经典 RL 概念（策略、值函数和策略改进）？
• RQ2 理解 RL 所需的基本概率基础有哪些，以及它们在 RL 算法中的应用？
• RQ3 蒙特卡洛和时序差分方法在简单环境中的策略评估有何比较？
• RQ4 如何将 RL 技术改编用于高保真度的量子态控制与操作？

主要发现

• 该教程强调一个简单的示例来教授所有主要的 RL 概念，呈现连贯、易于跟随的方式。
• 它提供清晰的数学解释并配有可直接使用的代码，以桥接理论与实现。
• 它覆盖基础的 RL 主题（MDP、动态规划、蒙特卡洛、TD、策略梯度、演员-评论家）。
• 它讨论确定性与非确定性转移，并引入状态-奖励转移以实现更丰富的建模。
• 它解释了 RL 方法如何实现对量子态的高效、高保真操控，从而用于量子控制。