Optimizing Quantum Annealing with Neural Quantum Digital Twins

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内容提要

本研究提出神经量子数字双胞胎(NQDT)框架,旨在解决量子退火的可扩展性和错误率问题,能够重建量子多体系统的能量景观,识别最佳退火时间表,从而提升量子退火器的性能。

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