Оптимизация последовательности вентилей для параметризованных квантовых схем с использованием обучения с подкреплением В статье предлагается использовать алгоритм машинного обучения для оптимизации последовательности квантовых операций, особенно в условиях ограниченного количества кубитов и высокого уровня шума. Это позволяет сократить количество используемых квантовых вентилей CNOT и повысить точность подготовки квантовых состояний по сравнению с традиционными методами. arXiv: 2511.08096 Обзоры | Квантовая физика
Оптимизация последовательности вентилей для параметризованных квантовых схем с использованием обучения с подкреплением
В статье предлагается использовать алгоритм машинного обучения для оптимизации последовательности квантовых операций, особенно в условиях ограниченного количества кубитов и высокого уровня шума. Это позволяет сократить количество используемых квантовых вентилей CNOT и повысить точность подготовки квантовых состояний по сравнению с традиционными методами.
arXiv: 2511.08096
