本研究提出了一种基于强化学习的元学习模型，旨在提高量子态学习的效率。通过黑箱优化算法，该方法在学习随机量子态时显著提升样本效率，接近海森堡极限，展示了在量子控制和优化中的应用潜力。

Learning Quantum States with Heisenberg Precision Using Reinforcement Learning
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