本記事では、量子回路に基づく量子強化学習（QRL）の主要な要素について系統的に評価しています。この研究は、データの埋め込み戦略、アンサッツ設計、量子測定後の後処理ブロックという3つの重要な側面に焦点を当てています。特に、データ再利用と呼ばれる手法や、データ再アップロードの改善がトレーニングの安定性を向上させることが示されています。また、エンタングルメントの強さが最適化に悪影響を及ぼす可能性があることも指摘されています。この研究は、量子と古典のアプローチ間の相互作用を実証するための制御された実験的証拠を提供しており、QRLにおける体系的なベンチマークと要素ごとの分析の基盤となるフレームワークを確立しています。