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Quantum Circuit Design Using Progressive Widening Monte Carlo Tree Search
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内容提要
本研究提出了一种无梯度的蒙特卡洛树搜索技术，用于自动化变分量子算法中的量子电路设计。该技术在随机量子电路测试中表现优异，显著减少了评估次数，并将CNOT门数量减少至三分之一，从而提高了设计效率和适用性。
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关键要点
- 本研究提出了一种无梯度的蒙特卡洛树搜索技术，用于自动化变分量子算法中的量子电路设计。
- 该技术在随机量子电路测试中表现出卓越的鲁棒性。
- 研究显著减少了量子电路的评估次数。
- 生成的量子电路中CNOT门的数量减少至三分之一。
- 该技术提高了量子电路设计的效率和适用性。
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