Достижение быстрых и надёжных идеальных запутанных гейтов с помощью обучения с подкреплением Квантовые компьютеры с промежуточным уровнем шума могут решать сложные вычислительные задачи за счёт массового параллелизма, который обеспечивают кубиты. Для реализации потенциала квантовых вычислений важны совершенные запутанные двухкубитные гейты. В статье предлагается использовать методы машинного обучения для оптимизации формы электромагнитных импульсов, управляющих этими гейтами, что позволяет повысить их производительность. Подход с использованием обучения с подкреплением (reinforcement learning) демонстрирует снижение затрат на калибровку по сравнению с традиционными методами. arXiv: 2511.07076 Обзоры | Квантовая физика
Достижение быстрых и надёжных идеальных запутанных гейтов с помощью обучения с подкреплением
Квантовые компьютеры с промежуточным уровнем шума могут решать сложные вычислительные задачи за счёт массового параллелизма, который обеспечивают кубиты. Для реализации потенциала квантовых вычислений важны совершенные запутанные двухкубитные гейты. В статье предлагается использовать методы машинного обучения для оптимизации формы электромагнитных импульсов, управляющих этими гейтами, что позволяет повысить их производительность. Подход с использованием обучения с подкреплением (reinforcement learning) демонстрирует снижение затрат на калибровку по сравнению с традиционными методами.
arXiv: 2511.07076
