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Optimal Policies for quantum markov decision processes

International Journal of Automation and computing 2021年第3期18卷 410-421页

作者： Ming-Sheng Ying Yuan Feng Sheng-Gang Ying Centre for quantum Software and Information University of Technology SydneyNSW 2007Australia State Key Laboratory of Computer Science Institute of SoftwareChinese Academy of SciencesBeijing 100190China Department of Computer Science and Technology Tsinghua UniversityBeijing 100084China

markov decision process(MDP)offers a general framework for modelling sequential decision making where outcomes are *** particular,it serves as a mathematical framework for reinforcement *** paper introduces an extension of MDP,namely quantum MDP(q MDP),that can serve as a mathematical model of decision making about quantum *** develop dynamic programming algorithms for policy evaluation and finding optimal policies for q MDPs in the case of *** results obtained in this paper provide some useful mathematical tools for reinforcement learning techniques applied to the quantum world.

关键词： quantum markov decision processes quantum machine learning reinforcement learning dynamic programming decision making

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