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variational quantum eigensolver
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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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新的量子梯度方法可将电路训练速度提高几个数量级
研究人员开发了一种新的参数化量子电路（PQC）梯度估计框架，该框架显著降低了训练相关的测量成本。该方法基于自动微分的前向模式，通过对随机方向导数进行平均，提供了一个无偏的梯度估计器。与标准的参数迁移规则相比，由此框架派生的 QUIVER 优化器在训练量子神经网络方面效率提高了几个数量级，并在各种量子算法上优于其他测量成本较低的优化器。