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摘要量子计算机的效用高度取决于可靠执行准确的量子逻辑操作的能力。为了找到最佳的控制解决方案，探索无模型方法的质量不受量子处理器的理论模型的有限准确性的限制，这是特别感兴趣的，与许多既定的门实现策略相反。在这项工作中，我们利用一种连续的控制加强学习算法来设计纠缠两倍的门，用于超导量子。具体而言，我们的代理构建了交叉谐振和CNOT门，而没有任何有关物理系统的任何事先信息。使用固定频率固定耦合式旋转矩的模拟环境，我们证明了产生新型脉冲序列的能力，以胜过标准的交叉谐振门，同时保持了对随机单位噪声的可比敏感性。我们进一步展示了培训和输入信息中的增强，使我们的代理商可以使其脉冲设计能力调整以漂移硬件特性，但很少有几乎没有其他优化。我们的结果清楚地表现出了基于Transmon Gate Design的基于自适应反馈学习的优化方法的优势。
强化学习脉冲的Transmon Qubit纠缠大门
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