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Pavel Tashev

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  1. TOOL · CL_108110 ·

    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。