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。

本研究提出了一种基于机器学习的模拟量子多体系统动力学的方法，利用受限玻尔兹曼机表示量子态，并通过变分蒙特卡洛算法验证其准确性。该方法有效降低了量子多体问题的复杂度，能够描述复杂量子系统的时间演变和动态特性。