机构名称：
¥ 4.0
实现容错量子计算机的一个关键挑战是电路优化。我们专注于容错量子计算中最昂贵的门（即 T 门），解决 T 计数优化问题，即最小化实现给定电路所需的 T 门数量。为了实现这一目标，我们开发了 AlphaTensor-Quantum，这是一种基于深度强化学习的方法，利用优化 T 计数和张量分解之间的关系。与现有的 T 计数优化方法不同，AlphaTensor-Quantum 可以结合有关量子计算的领域特定知识并利用小工具，从而显著减少优化电路的 T 计数。AlphaTensor-Quantum 在一系列算术基准上的表现优于现有的 T 计数优化方法（即使在不使用小工具的情况下进行比较）。值得注意的是，它发现了一种类似于 Karatsuba 有限域乘法方法的有效算法。 AlphaTensor-Quantum 还为 Shor 算法中使用的相关算术计算和量子化学模拟找到了最佳的人为设计解决方案，从而证明它可以通过完全自动化的方式优化相关量子电路来节省数百小时的研究时间。
使用 AlphaTensor 进行量子电路优化
主要关键词
相关文件推荐
