Мультиагентне навчання з підкріпленням для оптимізації квантових схем
The article presents an approach to quantum circuit optimization based on Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), which integrates the MAPPO algorithm with Graph Neural Networks (GNNs). The relevance of the research stems from the need to reduce gate counts and circuit depth in quantum compilatio...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | Kyrylov, Ivan, Sinitsyn, Igor |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/531 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and InformaticsÄhnliche Einträge
-
ДЕКОГЕРЕНЦІЇ ІІІ-N НИЗЬКОРОЗМІРНІ НАНОСТРУКТУР КВАНТОВИХ ПРОЦЕСОРІВ
von: Осинский, В. И., et al.
Veröffentlicht: (2021) -
Энергетический спектр поверхностных электронов над пленкой раствора ³Не–⁴Не с неоднородным распределением изотопов
von: Соколова, Е.С., et al.
Veröffentlicht: (2019) -
A study on the reversibility of electric response induced by second sound in superfluid helium
von: Jean-Paul van Woensel, et al.
Veröffentlicht: (2019) -
Наблюдение локального максимума в стационарном турбулентном спектре капиллярных волн на поверхности жидкого водорода
von: Ремизов, И.А., et al.
Veröffentlicht: (2019) -
Аналитический вывод выражений для удельной теплоемкости сверхтекучих ферми-жидкостей со спин-триплетным анизотропным p-спариванием при конечных температурах
von: Тарасов, А.Н.
Veröffentlicht: (2019)