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Circuit Partitioning for Quantum Compilation and Simulation Using Large Language Models
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内容提要
本研究探讨了在噪声环境下，中规模量子时代的量子电路编译算法所面临的挑战。通过改进电路划分方法并利用大型语言模型，实验结果显示微调后的模型在电路划分任务中达到了53.4%的准确率，展示了优化量子电路的潜力。
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关键要点
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本研究探讨了在噪声中间规模量子（NISQ）时代，量子电路编译算法面临的挑战。
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研究通过改进电路划分方法，利用大型语言模型（LLMs）来解决计算挑战。
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实验结果显示，经过微调的开源LLMs在电路划分任务中达到了53.4%的准确率。
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研究展示了优化量子电路的潜力。
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