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摘要 ZX 图是一种强大的图形语言，用于描述量子过程，可应用于基础量子力学、量子电路优化、张量网络模拟等。ZX 图的实用性依赖于一组局部转换规则，这些规则可以应用于它们而不改变它们描述的底层量子过程。可以利用这些规则来优化 ZX 图的结构以用于一系列应用。然而，找到最佳的转换规则序列通常是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们将 ZX 图与强化学习结合起来，强化学习是一种旨在发现决策问题中最佳动作序列的机器学习技术，并表明训练有素的强化学习代理可以显著胜过其他优化技术，如贪婪策略、模拟退火和最先进的手工算法。使用图神经网络对代理的策略进行编码，可以将其推广到比训练阶段大得多的图表。
使用深度强化学习优化 ZX 图
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