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基于FPGA人工智能引擎技术强化的量子态判别

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识别量子比特（量子位）的状态——即量子态分辨——是量子计算中的关键操作。然而，在超导量子处理器上，这一直是错误率最高且最耗时的操作。由于严格的时序限制和算法复杂性，大多数量子态分辨方法需离线执行。该工作提出了一种基于FPGA人工智能引擎技术的增强型实时量子态分辨系统。研究团队在AMD赛灵思VCK190 FPGA平台上开发并部署了多层神经网络，实现了精确的原位状态分辨，同时支持多量子位的电路中途测量实验。该方法融合了架构研究与设计的最新进展，利用专用AI/ML加速器优化量子实验并减少FPGA资源占用。
作者所在地： VIP可见
作者单位： VIP可见
提交arXiv： 2026-01-13 04:37
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加速器 量子比特 量子态 测量 量子计算

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