研究人员开发了一个由AI驱动的程序合成系统，该系统可以自主发现光网络中酉矩阵分解的策略。该系统是DreamCoder的扩展，生成的分解程序实现了通用分解所需的最小Mach-Zehnder干涉仪数量。学习到的程序编码了与维度无关的不变量，这意味着为较小矩阵发现的策略无需重新训练即可推广到较大的矩阵。该系统还识别了特定于矩阵的优化，将某些矩阵类型的干涉仪数量减少到理论下限以下，这可能带来实际的硬件优势。 AI
影响 这项研究展示了AI在发现基本算法和优化硬件设计方面的能力，有可能加速光子计算的进步。
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了一种新的AI驱动的通用酉算符设计方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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