研究人员开发了一个名为 MZeQAS 的新框架，用于高效搜索变分量子算法（VQA）的最优架构。该方法利用基于量子神经切线核（Quantum Neural Tangent Kernel）的零样本代理模型，无需完全训练即可估算候选电路的性能，从而显著降低了计算成本。MZeQAS 将这种基于代理的估算与蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）相结合，以发现高性能的 VQA 架构，在近期的量子设备上，其效率和解决方案质量均优于现有方法。 AI
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了一种优化量子算法的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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