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。

该研究论文介绍了当前 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。

量子计算近年来取得显著进展，本文概述了量子架构搜索 (QAS) 的设计和执行自动搜索最佳参数化量子电路时的挑战和解决方法。

该研究论文介绍了当前 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。

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。