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controlled NOT gate
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强化学习解缠多量子比特量子态
研究人员开发了一种新颖的深度强化学习方法，用于创建高效的量子态解缠电路。该方法利用部分观测，特别是双量子比特约化密度矩阵，来指导在多达16个量子比特的系统上应用双量子比特门。该系统展示了其自主识别量子比特排列和调整协议的能力，对噪声具有鲁棒性，并具有在实际量子计算应用中的潜力。
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DistributedEstimator 通过电路切割训练量子神经网络
研究人员开发了 DistributedEstimator 系统，该系统通过将大型量子电路分解为更小、可管理的子电路来训练量子神经网络。该方法包括分区、子实验生成、并行执行和经典重构，其中重构被证明是最耗时的阶段。尽管存在重构开销，该系统在 Iris 和 MNIST 等基准数据集上保持了测试准确性，并保持了对噪声和扰动的鲁棒性，尽管子实验的指数级增长限制了实际应用到较少量子比特的数量。