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机器学习优化量子电路，门数量最多可减少95%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种使用机器学习模型优化量子电路的自动化方法。通过分析MQT Bench套件中的数千个电路，他们训练了一个预测模型来选择最有效的Qiskit转译器（transpiler）通道。这种方法显著减少了双量子比特门，在Qiskit默认配置的基础上平均减少了19.1%至32.4%，在某些情况下，改进幅度高达95.8%。 AI

影响 这项研究通过自动化复杂的优化任务，可能带来更高效的量子算法和软件开发。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种使用机器学习进行量子电路优化的新方法。[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) · Piotr Malkowski, Domenik Eichhorn, Joshua Ammermann, Rinor Kelmendi, Nick Poser, Patrick Hopf, Ina Schaefer ·

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