AlphaTensor 与量子电路优化
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。量子电路中 T 门计数的最小化是实现容错量子计算的关键挑战之一，本文提出了一种基于深度强化学习的方法 AlphaTensor-Quantum，利用张量分解与 T 门优化之间的关系，通过引入量子计算的领域专业知识和利用 gadgets，显著降低了优化电路的 T 门计数，从而在算术基准测试中超越了现有的 T 门计数优化方法，同时还发现了一种类似于 Karatsuba...
本文介绍了一种基于深度强化学习的方法AlphaTensor-Quantum，用于优化量子电路中T门计数。该方法通过引入量子计算领域的专业知识和利用gadgets，显著降低了优化电路的T门计数，并在算术基准测试中超越了现有的优化方法。同时，还发现了一种高效乘法算法，并成功优化了Shor算法中的相关计算和量子化学模拟。
