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Quantum adiabatic algorithm design using reinforcement learning

使用强化学习的量子绝热算法设计

基本信息

DOI：
10.1103/physreva.101.052327
发表时间：
2020-05
期刊：
Phys. Rev. A
影响因子：
--
通讯作者：
Xiaopeng Li
中科院分区：
其他
文献类型：
--
作者： Jian Lin;Zhongyuan Lai;Xiaopeng Li研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

Quantum algorithm design plays a crucial role in exploiting the computational advantage of quantum devices. Here we develop a deep-reinforcement-learning based approach for quantum adiabatic algorithm design. Our approach is generically applicable to a cl
量子算法设计在利用量子设备的计算优势方面起着至关重要的作用。在此，我们开发了一种基于深度强化学习的量子绝热算法设计方法。我们的方法通常适用于一种……（句子不完整，最后的“a cl”可能是遗漏了部分内容）
参考文献（31）
被引文献（21）
Universal quantum control through deep reinforcement learning
DOI：
10.1038/s41534-019-0141-3
发表时间：
2019-04-23
期刊：
NPJ QUANTUM INFORMATION
影响因子：
7.6
作者：
Niu, Murphy Yuezhen;Boixo, Sergio;Neven, Hartmut
通讯作者：
Neven, Hartmut
Quantum supremacy using a programmable superconducting processor
DOI：
10.1038/s41586-019-1666-5
发表时间：
2019-10-24
期刊：
NATURE
影响因子：
64.8
作者：
Arute, Frank;Arya, Kunal;Martinis, John M.
通讯作者：
Martinis, John M.
Analog analogue of a digital quantum computation
DOI：
10.1103/physreva.57.2403
发表时间：
1998-04-01
期刊：
PHYSICAL REVIEW A
影响因子：
2.9
作者：
Farhi, E;Gutmann, S
通讯作者：
Gutmann, S
Co-designing a scalable quantum computer with trapped atomic ions
DOI：
10.1038/npjqi.2016.34
发表时间：
2016-11-08
期刊：
NPJ QUANTUM INFORMATION
影响因子：
7.6
作者：
Brown, Kenneth R.;Kim, Jungsang;Monroe, Christopher
通讯作者：
Monroe, Christopher
Superconducting Circuits for Quantum Information: An Outlook
DOI：
10.1126/science.1231930
发表时间：
2013-03-08
期刊：
SCIENCE
影响因子：
56.9
作者：
Devoret, M. H.;Schoelkopf, R. J.
通讯作者：
Schoelkopf, R. J.

数据更新时间：{{ references.updateTime }}

关联基金

超冷原子在光晶格中的多体局域化---从建模分析到新量子相
批准号：
11774067
批准年份：
2017
资助金额：
67.0
项目类别：
面上项目
Xiaopeng Li
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