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TOOL · CL_239262 · Sep 7 · 04:00

量子机器学习框架增强器件建模

研究人员开发了一个新颖的强化学习框架，该框架利用紧凑的参数化量子电路（PQC）进行器件建模，特别是在数据有限的情况下。该框架采用通过近端策略优化进行优化的图神经网络策略来搜索最优电路架构。与经典基线相比，该方法表现出优越的性能，在氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN HEMT）和纳米线FET（NWFET）方面均实现了显著更低的平均绝对误差和更紧密的批次变异性。这些发现突显了通过RL选择的经典模拟PQC作为器件数据集的有效替代方案的有效性，…