量子科技中心_量科网

研究人员将参数化量子电路设计建模为一个四玩家势能博弈，其中博弈状态由电路有向无环图（DAG）表示，四玩家分别对应可训练性、非稳定子性、任务性能和硬件成本四个优化维度。通过限制各玩家的动作集合，将操作空间分解为追加、删除、类型转换和重布线四种基本操作；区块坐标ε-纳什残差δNash验证了不存在单方面改进的可能。在MaxCut K4问题上，单次权重扫描绘制出从克利福德端点(M2/n,⟨H⟩)=(0,4.00)到非克利福德端点(0.48,3.30)的帕累托前沿。针对三种四量子位硬件拓扑结构（重六边形、2×2网格、里德堡全连接），纳什搜索实现了最高平均势能；在2×2网格上，纳什算法在五个种子中的两个达到了理论上限Φmax=4.10，而模拟退火基准仅在一个种子上实现；五组种子的配对Wilcoxon检验未能在任一拓扑上拒绝零假设（p≥0.22）。在LiH/STO-3G体系中，从58个门的吉文斯双激发拟设出发，纳什算法生成包含48个操作、深度25的电路，在保持97.7%相关能的同时实现了门数减少、非稳定子性提升和可训练性控制。该框架与ADAPT-VQE和k-UpCCGSD等纯能量搜索方法形成互补——后者虽能用更少操作达到化学精度，但未优化其他三个维度。