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TOOL · CL_178344 · Aug 3 · 04:00

DreamQAS 框架提高了量子架构搜索的效率

研究人员开发了 DreamQAS，这是一个新颖的强化学习框架，旨在更有效地优化量子架构搜索。这种基于模型的方法从昂贵的 VQE 后反馈中学习，使用集成来预测无神谕分数，并支持在显式合法电路上的多步策略学习。在多个分子任务上，DreamQAS 在降低平均冻结策略能量误差和显著减少实际 VQE 调用次数方面，均优于现有方法。