arXiv ID:
2606.12808
arXiv 提交日期: 2026-06-11
SymQNet:面向低延迟自适应哈密顿量学习的摊销采集方法 / SymQNet: Amortized Acquisition for Low-Latency Adaptive Hamiltonian Learning
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为SymQNet的强化学习方法,通过提前离线训练一个快速决策策略,使得在量子设备校准过程中,每次实验选择的计算时间从秒级大幅降低到毫秒级,从而让自适应哈密顿量学习在实际重复任务中变得可行。