PulseAugur
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English(EN) From Characterization To Construction: Generative Quantum Circuit Synthesis from Gate Set Tomography Data

量子机器学习框架从门集层析数据合成量子电路

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的量子机器学习控制框架，可以直接从门集层析（GST）数据合成量子电路。该方法通过从GST数据中学习生成式概念空间来绕过传统方法，从而能够根据期望的输出分布条件化地合成电路。该框架利用了集合视觉变换器和扩散模型来捕获设备特定的噪声，并生成上下文感知、硬件原生的电路，为量子控制和编译提供了一种新范式。 AI

影响 通过直接从实验数据合成硬件原生的电路，为量子控制和编译引入了一种新范式。

排序理由 这是一篇方法论文章，在arXiv上发表，提出了一种新的量子电路合成框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · King Yiu Yu, Aritra Sarkar, Erbing Hua, Maximilian Rimbach-Russ, Ryoichi Ishihara, Sebastian Feld ·

    从表征到构建：基于门集层析数据的生成式量子电路合成

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