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Quantum Architecture Search
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GenQAS框架使用生成式回放来增强量子架构搜索
研究人员开发了GenQAS，一个新颖的强化学习框架，旨在提高量子架构搜索的效率。该框架利用生成式回放，即学习模型创建合成转换来补充真实数据，从而缓解大搜索空间中的样本饥渴问题。GenQAS在各种量子基准测试中，包括化学哈密顿量和伊辛模型，都显示出成功概率的显著提高，并在实验中实现了化学精度的所需步骤的显著减少。
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新基准HamQASBench评估量子电路设计
研究人员推出HamQASBench，这是一个旨在评估量子架构搜索（QAS）方法的新诊断基准。与以往侧重于分子识别或量子比特数量的基准不同，HamQASBench使用哈密顿量结构将实例组织成五个层级。这种方法旨在识别参数化量子电路中的结构性故障，例如传统能量精度指标所忽略的过度参数化问题。该基准通过纠缠分析和状态保真度来补充能量评估，揭示了各种QAS方法中隐藏的故障模式。