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RESEARCH · CL_29374 · May 12 · 16:34

强化学习方法大幅降低量子编译中的量子比特分配开销

研究人员开发了新的强化学习（RL）方法来解决量子计算编译中的量子比特分配问题。两种不同的方法，CO-MAP 和 QAP-Router，分别将该问题构建为组合优化或动态二次分配任务。这两种方法都利用在真实量子电路数据集上训练的强化学习策略，与现有编译器相比，在 SWAP 门开销和 CNOT 门数量方面均有显著降低。