量子计算中强化学习的挑战
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究论文介绍了量子计算在当前 NISQ 时代的限制，并提出了通过混合量子机器学习来改善量子计算架构的方法，重点是利用强化学习来优化当前的量子计算方法，并介绍了由量子架构搜索和量子电路优化引起的各种挑战，以及提出的用于学习控制一组万能量子门的具体框架，并提供基准结果以评估当前最先进算法的优点和短处。
该研究论文介绍了NISQ时代中量子计算的限制，并提出了通过混合量子机器学习来改善量子计算架构的方法。重点是利用强化学习来优化当前的量子计算方法，并介绍了由量子架构搜索和量子电路优化引起的挑战。同时，提出了学习控制万能量子门的具体框架，并提供基准结果以评估当前最先进算法的优点和短处。
