强化学习用于变分量子电路设计

提出了两种基于机器学习的方法，采用强化学习框架和核密度估计技术，优化QAOA电路，优化度缺口减少多达30.15个因子。

研究量子计算对强化学习问题的潜在帮助，通过量子演化电路解决强化学习问题，提出经典数据编码成量子演化电路的技术。

基于强化学习的算法能够自主探索变分预测模型，最小化电路深度并增加结果精度，在锂氢分子问题上取得化学精度和电路深度优化结果。

利用强化学习实现浅层量子电路设计，优化电路深度，生成的电路比标准量子状态对角化算法更浅。

提出的变分电路在解决最大割问题方面表现出比量子近似优化算法更好的性能。

多智能体强化学习中的量子强化学习通过降低模型的可训练参数，提出了基于无梯度量子强化学习的方法，表现出更好的性能。

使用强化学习自动化搜索最佳结构以提高变分量子算法在噪声干扰下的性能。

基于Hamiltonian的量子强化学习结合量子计算与神经组合优化，适用于广泛问题类别，训练性能良好。

量子计算通过减少可训练参数提高机器学习效果，应用变分量子电路到强化学习中以减少参数并提高性能。