Reinforcement Learning for Quantum Network Control with Application-Driven Objectives
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للتعلم التعزيزي القائم على التدرج يعمل على تحسين الأهداف غير الخطية والموجهة بالتطبيقات في الشبكات الكمومية بشكل مباشر، مما يظهر تحسناً يصل إلى 23% مقارنة بالنماذج الاستدلالية لتقطير التشابك مع مراعاة تأخيرات الاتصال الكلاسيكي.