Entanglement as a Structural Complexity Axis: A PAC-Bayesian View of Generalization in Quantum Policies and Value Functions
本論文は、量子強化学習において、もつれ(エンタングルメント)がフィッシャー有効次元を膨張させる構造的複雑性の独立した軸として機能し、それによってパラメータ数よりも汎化ギャップのより正確な予測因子となり、かつ、もつれと汎化性能の間の根本的なトレードオフを明らかにすることを確立するものである。