基于强化学习的泡利网络电路合成

本研究提出了一种基于强化学习的量子电路重合成方法，专注于泡利旋转和克利福德操作。该方法通过压缩子模块和逐步合成，显著降低了两量子比特门的数量，提高了电路质量，具有广泛的应用潜力。