量子科技中心_量科网

在量子计算这一快速发展的领域中，针对特定任务优化量子电路对提升性能和效率至关重要。近期，“量子传感”已发展成为“量子信息科学”与技术上独立且快速成长的研究分支。该领域有望带来新机遇，特别是在高灵敏度与精密度方面。量子纠缠是实现高灵敏度和测量精密度的关键因素之一。本文提出了一种利用“量子机器学习”技术优化“量子传感器”电路中纠缠分布的新方法。通过强化学习在量子环境中的应用，该团队致力于优化纠缠布局，以最大化“量子费舍尔信息量”（QFI）和纠缠熵——这两个衡量量子系统灵敏度与相干性的关键指标，同时最大限度减少电路深度与量子门数量。基于Qiskit平台的实施方案整合了噪声模型与错误缓解策略，以模拟真实量子环境。实验结果表明：在电路深度与量子门数量减少20%-86%的同时，系统测得0.84-1.0区间的高QFI值与熵值，电路性能与灵敏度获得显著提升，这凸显了机器学习在“量子软件”电路优化中的巨大潜力。