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SABRE-best20
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图强化学习路由器利用校准数据提升量子电路保真度
研究人员开发了一种新的量子电路路由方法，该方法使用图强化学习并整合了量子处理器中的校准数据。该方法使用近端策略优化进行训练，并在 Munich Quantum Toolkit Bench 电路集上进行评估，实现了 0.727 的平均精确保真度。通过基于实时硬件校准优化路由，该方法显著优于 SABRE-best20 (0.440) 和 target-aware SABRE (0.481) 等标准方法，尤其是在较小的量子比特族中。研究表明…
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感知校准的强化学习增强量子电路路由
研究人员开发了一种新颖的量子电路路由方法，该方法结合了校准数据以提高保真度。这种图强化学习方法利用IBM Heron处理器上的当日校准信息来选择硬件边缘的SWAP门，在精确模拟保真度方面优于SABRE-best20和target-aware SABRE等标准路由方法。虽然学习到的路由增加了双量子比特门的路由数量，但它在保真度方面显示出显著的改进，尤其是在较小的电路系列中，这表明量子处理器具有更鲁棒的编译策略。