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研究进展:谷歌DeepMind电路优化-量子计算AlphaTensor-Quantum | Nat Mach Intell

今日新材料 2025-03-23 23:48
文章摘要
本文介绍了英国Google DeepMind团队在Nature Machine Intelligence上发表的研究,聚焦于容错量子计算中的电路优化问题,特别是针对T门的优化。研究团队开发了AlphaTensor-Quantum,这是一种基于深度强化学习的方法,能够有效减少实现量子电路所需的T门数量。通过结合量子计算的特定领域知识和小工具,AlphaTensor-Quantum在优化电路方面表现出色,显著降低了T计数。这项研究为量子计算的进一步发展提供了新的工具和方法,特别是在减少资源消耗和提高计算效率方面具有重要意义。
研究进展:谷歌DeepMind电路优化-量子计算AlphaTensor-Quantum | Nat Mach Intell
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Issue Information
DOI: 10.1002/rob.22367 Pub Date : 2025-04-13
IF 4.2 2区 计算机科学 Q2
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