A aprendizagem por reforço baseada em modelo com Busca em Árvore de Monte Carlo alcança redução de 56% em portas para síntese de circuitos Clifford sobre algoritmos padrão e possibilita otimização de circuitos com restrições de hardware.
#CompilacaoQuantica #CircuitosClifford #Pesquisa
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AlphaClifford: Aprendizagem por Reforço Baseada em Modelo para Síntese e Transposição de Circuitos Clifford
arxiv.org
August 20, 2026 at 4:05 AM
A aprendizagem por reforço baseada em modelo com Busca em Árvore de Monte Carlo alcança redução de 56% em portas para síntese de circuitos Clifford sobre algoritmos padrão e possibilita otimização de circuitos com restrições de hardware.
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