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TensorRL-QAS: Application of Tensor Network-Based Reinforcement Learning in Scalable Quantum Architecture Search
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了TensorRL-QAS框架，结合张量网络与强化学习，解决量子架构搜索的可扩展性问题。该方法显著减少了CNOT门的使用和电路深度，提高了成功率，展示了在量子硬件上的高效性和鲁棒性。
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关键要点
- 本研究提出了TensorRL-QAS框架，结合张量网络与强化学习。
- 该框架解决了量子架构搜索中的可扩展性问题。
- 研究发现该方法显著减少了CNOT门的使用和电路深度。
- TensorRL-QAS提高了成功率，展示了在量子硬件上的高效性和鲁棒性。
- 变分量子算法能够在噪声中间规模量子硬件上解决有意义的量子问题。
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