利用强化学习环境，通过量子电路综合的方式可靠设计最小量子电路，针对目标初始化和量子比特数量进行了实验，达到对 2 比特贝尔态的选择性设计。

Jan, 2024

我们开发了一个基于强化学习的量子编译器，对超导处理器进行了演示，展示了其发现具有短长度的新型硬件友好电路的能力，并能够在设备拓扑约束下找到最佳电路。

Jun, 2024

本文提出了量子计算机中量子比特路由问题的强化学习解决方案，解决此问题的方法是通过将传统的强化学习框架改进，允许离散动作空间，并证明了该方法的优越性，其具有普遍意义。

Dec, 2018

本研究使用基于强化学习的方法对量子电路进行优化，通过深度卷积神经网络，实现了对于特定架构的任意量子电路的自主学习及优化。对 12 比特电路进行实验得出优化效果，平均深度降低 27％，门数降低 15％，并探讨了方法在近期量子设备上的可行性。

Mar, 2021

该论文提出了一种使用改进的深度 Q 学习范例的量子比特路由程序，能够在近期架构大小的随机和现实电路上优于目前两种最先进的量子编译器的比特路由程序。

Jul, 2020

利用深度强化学习方法，快速创建单量子比特运算序列，以在计算机内实时将高级量子算法转换为低级量子门电路，省略传统方法的耗时，实现量子编译的实时化。

May, 2021

本文提出了一种基于深度强化学习的高效量子编译算法，该算法可以将任意单比特门编译成由有限通用基础门组成的门序列，并且适用于各种场景下。通过实际应用到拓扑编译的情况，得到了任意单比特酉变换的近似最优编织序列，展现了这种算法在量子物理中深度学习应用的前景。

Apr, 2020

通过应用强化学习算法，可以更好地解决逻辑综合中的局部最小值问题，从而实现对细胞面积等重要指标的显著优化。

Feb, 2023

本文采用最新的强化学习技术，通过优化找到非可积多体量子系统中从初始状态到目标状态的短高保真度驱动协议，同时在协议时长的空间中呈现类自旋玻璃相变，并揭示了基于强化学习的 RL 方法在非平衡量子物理应用中的潜在用途。

May, 2017

本文研究了量子计算对强化学习问题的潜在帮助，通过量子演化电路来解决强化学习问题，提出了使经典数据编码成量子演化电路的技术，并探索了 DQN 和 Double DQN 的量子算法。结果表明，使用量子演化电路可以更好地解决强化学习任务。

Aug, 2020