本研究探讨了在噪声环境下，中规模量子时代的量子电路编译算法所面临的挑战。通过改进电路划分方法并利用大型语言模型，实验结果显示微调后的模型在电路划分任务中达到了53.4%的准确率，展示了优化量子电路的潜力。

本研究提出了GroverGPT-2模型，旨在解决经典机器学习与模拟量子算法的问题。该模型基于大语言模型，能够处理量子电路表示，提供逻辑结构和可解释性。研究表明，GroverGPT-2有效捕获量子电路的逻辑，为量子计算的教育和研究开辟了新方向。

本研究提出了QAOA-GPT框架，通过生成预训练变换器直接合成量子电路，以优化二次无约束二进制问题。结果表明，该方法显著降低了经典QAOA的计算开销，展示了生成式人工智能在量子电路生成中的潜力。

本研究利用大型语言模型（LLM）自动生成了14,000个参数化量子电路，显著提高了电路生成效率，为量子机器学习和编译器应用奠定了基础。

本研究探讨了在噪声环境下优化中等规模量子设备的量子电路问题。通过评估突变策略，并结合删除和交换策略，显著提升了遗传算法的效率，为量子电路优化提供了有效的解决方案。

本研究提出了一种基于强化学习的量子电路重合成方法，专注于泡利旋转和克利福德操作。该方法通过压缩子模块和逐步合成，显著降低了两量子比特门的数量，提高了电路质量，具有广泛的应用潜力。

本研究提出了一个包含3,347个PennyLane量子电路代码示例及其描述的新数据集，旨在提高量子代码生成的效率，并支持量子软件开发中的大语言模型应用。

本研究提出了一种基于参数化量子电路的复杂值词嵌入训练方法，性能与经典Skip-gram相当，且能有效扩展至大规模词汇，为量子自然语言处理开辟新方向。

本研究通过稳定子自举方法优化量子神经网络，解决了量子机器学习中识别量子优势的难题。结果表明，改进的可能性与可观察量结构及数据集大小相关，揭示了量子电路改进概率的两种模式，为量子计算优势的可行性提供了新视角。

本文探讨了量子电路参数优化及其在强化学习中的应用，提出局部可观测量方法以提升训练效果。研究表明，量子演化电路在DQN和Double DQN中的应用能更有效地解决强化学习任务。此外，提出了QuantumNAS框架和混合量子-经典算法VQ-DQN，分析了量子神经网络的优化方法及其在量子机器学习中的潜力，强调了残差学习在量子卷积神经网络中的重要性。

本研究提出了一种基于蒙特卡罗树搜索和图神经网络的量子电路qubit路由优化方法，显著提高了量子电路的执行效率。通过强化学习和深度学习技术，优化了量子电路设计，降低了T门计数，提升了变分量子算法在噪声环境下的性能。

本文介绍了量子卷积神经网络（QNN），通过将经典卷积层替换为量子卷积层，结合量子和经典机器学习。作者在GitHub上分享了QNN代码。尽管理论上有优势，但在MNIST数据集上的表现未超越传统CNN。作者欢迎反馈和建议以改进。

该研究探讨了量子状态测量与机器学习的结合，提出多种算法以提高量子过程的预测准确性和学习效率，涵盖量子电路的可学习性、Pauli噪声下的信息恢复及量子哈密顿量的学习，展示了在量子计算中实现高效学习的潜力。

本研究探讨了计算学习理论在量子信息中的应用，发现通过线性测量可以近似学习量子态。研究内容包括量子电路优化、学习量子哈密顿量及其性质，提出了有效算法以降低样本复杂度，并展示了量子电路学习在模拟量子场论中的可行性。

本研究提出了一种基于并行计划的SAT编码方法，显著提升了量子电路的可扩展性和优化布局。通过应用SWAP和CNOT门，成功将多个比特电路映射到更大平台，提高了电路深度的近似最优性，并展示了经典规划器在量子计算中实现最佳布局的有效性。

该研究提出了一种基于深度强化学习的电路分区新方法，旨在优化量子电路设计，降低电路深度和门数。通过强化学习算法，成功生成多比特量子门序列，并探讨其在量子设备上的应用潜力。此外，研究引入了基于课程的量子架构搜索算法，提升了在噪声环境中的性能，展示了深度量子学习在强化学习中的前景。

本文介绍了一种量子架构搜索框架，旨在自动设计量子电路，以提升变分量子算法的鲁棒性和可培训性。研究提出了一种结合强化学习和蒙特卡洛树搜索的新颖量子位架构搜索方法，优化电路性能与大小。该框架通过无监督学习和高效搜索，在有限次数内找到优质候选电路，展示了在量子计算领域的潜力与前景。

本文研究了浅层量子电路与经典神经网络之间的量子经典分离，探讨了分类问题在有无噪声情况下的表现。结果表明，经典神经网络需要较深的结构才能有效输出。同时，分析了噪声对量子设备性能的影响，并提出了鲁棒的学习算法和量子统计查询模型，以提高量子计算的效率和准确性。