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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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关键要点
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本研究提出神经量子数字双胞胎(NQDT)框架。
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NQDT框架旨在解决量子退火的可扩展性和错误率问题。
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该框架能够重建量子多体系统的能量景观。
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NQDT能够精确模拟绝热演化过程。
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研究表明，NQDT能够识别最佳退火时间表。
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通过识别最佳时间表，NQDT减少激发相关的错误。
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NQDT框架提升了量子退火器的性能。
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