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...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/531 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |