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Prashant Kumar Choudhary
Prashant Kumar Choudhary
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新的贝叶斯优化框架增强量子电路设计
研究人员开发了一个新颖的框架，使用基于图的贝叶斯优化来优化量子电路架构。该方法采用图神经网络（GNN）代理来表示和改进量子电路，然后在网络安全数据集上进行评估。与MLP和随机搜索等传统方法相比，GNN指导的方法始终能识别出复杂度较低且精度相当或更好的电路。该框架的鲁棒性通过对各种量子噪声通道的噪声研究得到了进一步验证，确保了自动化量子电路发现的可扩展且可解释的路径。
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发布新的量子纠错元解码框架
研究人员开发了一种新颖的量子纠错元解码框架，旨在学习跨不同稳定器码和噪声条件的综合征到恢复映射，而无需为每种情况单独的解码器。该框架使用多种量子码和噪声族进行了评估，并将经典的Meta-MLP基线与硬件感知的变分量子电路（VQC）元解码器进行了比较。尽管Meta-MLP实现了更高的教师标签准确性，但逻辑层面的评估显示，置信感知选择性恢复比无条件教师替换更有效，尤其是在具有挑战性的环境中。