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variational quantum eigensolver
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DreamQAS 框架提高了量子架构搜索的效率
研究人员开发了 DreamQAS，这是一个新颖的强化学习框架，旨在更有效地优化量子架构搜索。这种基于模型的方法从昂贵的 VQE 后反馈中学习，使用集成来预测无神谕分数，并支持在显式合法电路上的多步策略学习。在多个分子任务上，DreamQAS 在降低平均冻结策略能量误差和显著减少实际 VQE 调用次数方面，均优于现有方法。
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量子编译框架提升错误检测和成功率
研究人员开发了一个新的量子编译框架，该框架集成了硬件感知和数据驱动的错误检测。该方法旨在通过联合优化量子比特映射、SWAP插入和综合调度来提高早期容错量子系统上算法的成功率。模拟结果显示，与现有方法相比，算法成功概率显著提高，尤其是在VQE等基准测试中。
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大型语言模型自动化量子电路设计，新型梯度估计器提升训练效率
研究人员开发了一个由大型语言模型驱动的系统，用于自主设计量子电路，整合了知识获取、代码生成和实验反馈。该框架已成功构建用于机器学习的量子特征映射和用于量子化学变分量子本征求解器的ansatz，在基准测试中优于经典方法。另外，还提出了一种用于参数化量子电路前向梯度估计器的新框架，与现有方法相比，显著提高了训练效率并降低了测量成本，从而能够在更大的量子神经网络上进行训练。