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随着量子机器学习的发展，强化学习作为极具潜力但尚未充分探索的前沿领域尤为突出。该研究团队通过系统综述评估了量子强化学习（QRL）在各应用场景中的潜力。尽管相比其他量子机器学习方法，QRL获得的研究关注较少，但最新成果揭示了其在量子与经典领域兼具的独特优势及横向适用性。该工作对QRL框架进行了全面解析，涵盖算法体系、架构设计、配套软件开发工具包以及跨学科应用实践。研究还探讨了QRL面临的挑战与发展机遇，着重分析了可能推动量子启发式强化学习创新、并促进其在多学科交叉场景落地的潜在用例。