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English(EN) QAP-Router: Tackling Qubit Routing as Dynamic Quadratic Assignment with Reinforcement Learning

强化学习方法大幅降低量子编译中的量子比特分配开销

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了新的强化学习（RL）方法来解决量子计算编译中的量子比特分配问题。两种不同的方法，CO-MAP 和 QAP-Router，分别将该问题构建为组合优化或动态二次分配任务。这两种方法都利用在真实量子电路数据集上训练的强化学习策略，与现有编译器相比，在 SWAP 门开销和 CNOT 门数量方面均有显著降低。 AI

影响 这些基于强化学习的方法在量子电路编译方面提供了显著的改进，有望加速量子计算的发展和实际应用。

排序理由 两篇学术论文提出了使用强化学习改进量子编译技术的新研究。

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强化学习方法大幅降低量子编译中的量子比特分配开销

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xiaoyuan Liu ·

    CO-MAP：一种用于量子比特分配问题的强化学习方法

    A quantum compiler is a critical piece in the quantum computing pipeline since it allows an abstract quantum circuit to be run on a physical quantum computer. One extremely important subproblem in quantum compilation is the generation of a logical to physical qubit mapping. Typic…

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xiaoyuan Liu ·

    QAP-Router：将量子比特路由视为动态二次分配问题并用强化学习解决

    Qubit routing is a fundamental problem in quantum compilation, known to be NP-hard. Its dynamic nature makes local routing decisions propagate and compound over time, making global efficient solutions challenging. Existing heuristic methods rely on local rules with limited lookah…

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