量子科技中心_量科网

量子技术领域涌现的诸多挑战，均可通过一套被称为强化学习（RL）的机器学习算法成功应对——该算法基于与量子设备的交互式自适应决策机制。本文首先面向广大物理学研究者，以简明直观的方式介绍强化学习原理，继而重点探讨强化学习在量子系统中的核心思想与关键概念。随后系统梳理了强化学习在各相关领域的最新进展，包括：少体与多体量子系统的态制备、高保真量子门的设计优化、量子电路自动化构建（含变分量子本征求解器与架构搜索的应用），并着重展示强化学习智能体的交互能力——特别是量子反馈控制与量子纠错方面的突破。文中还简述了量子强化学习及其在量子计量学中的应用，最后针对可扩展性、可解释性及与实验平台融合等开放性问题展开讨论，勾勒出未来研究的潜力方向。全文贯穿展示了强化学习实验案例，印证了该技术正日益成为塑造量子技术发展的关键力量。