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TOOL · CL_239267 · Sep 7 · 04:00

LLM驱动框架优化量子电路综合

研究人员开发了QuantumEvo，一个新颖的进化框架，它利用大型语言模型（LLM）来优化二叉决策图（BDD）在量子电路综合中的变量排序。该方法旨在提高综合电路的量子成本（QCC），这是一个比单独的BDD大小更准确的指标。该框架发现的启发式算法HGA-QE修改了遗传算法中的筛选步骤，以更好地与QCC对齐，在基准函数上与现有基线相比显示出具有竞争力的胜率。