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Improving Thermal State Preparation of the Sachdev-Ye-Kitaev Model on Quantum Hardware Using Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种结合强化学习与卷积神经网络的方法，以提高在量子硬件上为大规模Sachdev-Ye-Kitaev模型（N>12）准备热态的效率。该方法通过优化量子电路，显著减少了CNOT门的数量，并在不同量子环境中展示了高效性和准确性，对量子多体系统和量子引力研究具有重要意义。
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关键要点
- 本研究提出了一种结合强化学习与卷积神经网络的方法，以提高在量子硬件上为大规模Sachdev-Ye-Kitaev模型（N>12）准备热态的效率。
- 该方法通过优化量子电路，显著减少了N>10系统中CNOT门的数量。
- 在无噪声和有噪声的量子硬件环境中，该方法展示了高效性和准确性。
- 研究对量子多体系统的热态及量子引力研究具有重要影响。
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