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量子电路路由是在噪声中等规模量子处理器上编译程序的关键步骤。即使按照标准开销指标看似高效的路由，在通过校准不良的耦合器时仍可能损失保真度。该团队研究了一种校准感知的图强化学习路由器，该路由器利用同一天的IBM Heron r2校准数据来选择硬件边缘SWAP操作。该研究采用近端策略优化训练策略，并在九个慕尼黑量子工具包（MQT）基准电路和三个校准快照上，通过精确模拟保真度进行评估。在这些评估中，合并平均精确保真度为0.727，而SABRE-best20为0.440，目标感知SABRE为0.481。保真度提升伴随着更高的路由双量子比特计数，且集中在5q和8q电路系列中；在固定树动作图下，所有10q系列更倾向于SABRE-best20。总体而言，该研究结果表明，校准感知的学习路由可以在基于门计数的编译之外提高保真度。