Graph Reinforcement Learning for Calibration-Aware Quantum Circuit Routing
यह शोध पत्र क्वांटम सर्किट रूटिंग के लिए एक कैलिब्रेशन-अवेयर ग्राफ सुदृढीकरण शिक्षण (ग्राफ रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक समय के हार्डवेयर कैलिब्रेशन डेटा और प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाकर, छोटे-से-मध्यम सर्किटों पर मानक SABRE-आधारित विधियों की तुलना में काफी उच्च सिम्युलेटेड फिडेलिटी प्राप्त करता है, भले ही इसमें टू-क्विबिट गेट काउंट अधिक हो।