Мультиагентне навчання з підкріпленням для оптимізації квантових схем

• Дата: 2025
• Автори: Kyrylov, Ivan, Sinitsyn, Igor
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2025
• Теми: мінімізація кількості вентилів; квантова компіляція; квантові обчислення
• Онлайн доступ: https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/531
• Назва журналу: Problems of Control and Informatics

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...