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噪声中等规模量子计算机通过量子比特提供的巨大并行性，有望解决复杂且传统方法难以应对的计算难题。实现量子计算潜力的核心在于完美纠缠（PE）双量子比特门，这是构建通用量子计算的关键模块。在量子最优控制领域，通过设计电磁脉冲驱动量子门，对于推动门操作性能逼近理论极限至关重要。该研究团队采用强化学习（RL）技术来发现能产生PE门的近最优脉冲波形。研究人员首先在鲁棒仿真环境中训练一组RL智能体，使其即使在噪声条件下也能识别有效控制策略，随后在更高保真度的仿真环境中验证筛选出的智能体，结果表明相较于传统量子最优控制技术，基于RL的方法能显著降低校准开销。此外，该RL方案具有硬件无关性，有望在多种量子计算平台上实现广泛应用。