提出了一种结合强化学习与等变神经网络架构的方法用于Clifford量子电路合成任务,实现了跨不同量子比特规模的策略复用,在极短时间内达到接近最优的双量子比特门数,并能泛化至多达30个量子比特的未见电路,性能优于传统基线方法。
机构:牛津
来源:arXiv 2605.10910 | AI4Papers 论文推荐平台