- 可扩展的 5,6 个量子比特的 Grover 量子搜索算法
介绍了一种可扩展的 Quantum Grover 搜索算法，采用 5 位和 6 位量子电路，并提供了一个设计模式，方便构建更高量子位数的预言机；实现结果表明，所提出的量子电路的准确性超过了 3 位和 4 位的最新结果。
- ICML等变量子图电路
本研究研究了量子电路的图表示学习，并提出了等变量量子图电路 (EQGC)，作为一种参数化的量子电路，具有强的关系归纳偏差，用于在图结构数据上学习。我们在表达能力方面证明了 EQGC 的子类是边界域上函数的通用逼近器。EQGC 的表达能力的实 - 变分量子幅度估计
本文提出一种新的基于变分近似状态的恒定深度量子电路进行振幅估计的方法，结合最大似然振幅估计与自适应变分量子振幅估计，比起经典蒙特卡罗采样具有更高计算性能。
- 简化电路复杂度的变分量子本征求解器
提出了一种名为 ClusterVQE 的新算法，该算法利用量子互信息来将初始量子位空间分割为子空间（量子集群），这些集群进一步分布在单独的（更浅的）量子电路中，并且通过新的 “dressed” 哈密顿量考虑了不同集群之间的纠缠，从而实现了电 - VQE 方法：简要调查与最近进展
本文回顾了构造有效星座的最新进展，分为两个类别 -- 化学启示和硬件效率 -- 这些方法产生的量子电路更容易在现代硬件上运行，并讨论了最初为 VQE 模拟制定的术语的不足以及在更复杂方法中如何解决它们和进一步改进的潜在方式。
- 数据编码对变分量子机器学习模型表达能力的影响
本文研究了数据编码策略对参数化量子电路作为函数逼近器的表达能力的影响，发现量子模型可以被自然地写成数据的部分傅里叶级数，通过多次反复简单的数据编码门，量子模型可以访问越来越丰富的频率光谱，发现存在一些量子模型可以实现所有可能的傅里叶系数集， - 在哈密顿变分假设中探索纠缠和优化
通过对哈密顿变分试探算法的研究，发现它在结构上表现良好，具有较弱或完全不存在的荒漠高原特征和较小的状态空间，因此容易优化。同时也观察到了随着电路层数的增加而出现的从困难局面到优化的转变，以及在 XXZ 模型和横场伊辛模型中实现超参数化的阈值 - 使用强化学习在量子编译器中执行量子比特路由
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。
- 噪声抗干扰量子电路的机器学习
该文档提出了一种基于机器学习的通用框架，用于降低噪音对量子电路的影响，并利用该框架构建出对噪声具有鲁棒性的电路，从而实现量子计算机的噪音约束计算。
- 超级优化张量网络缩并
本研究提出了一种新的随机协议，通过超优化方法，在任意大的张量网络中找到最优的收缩路径，这对于模拟量子多体系统以及量子芯片测试的速度提升具有重要的实际意义。
- MM量子电路的伪维度
本文采用伪维度来表征量子电路的表达能力，并证明了量子电路输出概率分布的伪维度上界多项式上界，由此证明了已知多项式尺寸和深度的量子电路是可 PAC 学习的一个电路输出状态类中至少有一个状态具有指数级状态复杂度。
- 面向任何领域、抗干扰、硬件高效的进化变分量子特征求解器
本文介绍了一种新颖的变分算法 —— 进化变分量子本征求解器 (EVQE)，该算法使用进化编程技术来最小化给定哈密尔顿量的期望值，通过动态生成和优化量子电路 (ansatz) 来实现。EVQE 单元优化域内的问题，使用硬件高效电路 (ansa - 变分量子线性求解器
提出了一种用于在近期量子计算机上解决线性系统的混合量子 - 经典算法 VQLS，通过计算 VQLS 成本函数 C 并保证其大于等于给定的精度 ϵ 的平方除以矩阵 A 的条件数 κ 的平方，实现了解决线性系统方程的目标。
- 利用参数偏移规则和门分解求取参数化量子门的梯度
本文介绍了参数移位规则 (Parameter-Shift Rule) 在量子电路中的应用，通过将量子门分解为标准门的乘积，每个标准门又都是参数移位规则可微分的，扩展了参数化量子门的测量梯度范围。
- 参数化量子电路结构优化
我们提出了一种有效的方法，同时优化量子电路的结构和参数值，具有较小的计算开销，适用于噪声中等规模的量子计算机。我们在模拟中优化了变分量子本征求解器，以找到氢化锂和海森堡模型的基态，并在 IBM Melbourne 量子计算机上找到氢气的基态 - 解决参数化量子电路中贫瘠高原问题的初始化策略
文章提出了一种随机参数初始化生成浅层块的量子电路初始化策略，以应对梯度消失问题，实现了基于梯度的训练方法，解决了过去针对基本问题不能使用最紧凑的量子电路的问题。
- 通用变分量子计算
本文研究了变分量子算法在优化、特征值估计和机器学习中的应用，提出了两种目标函数来最小化任意量子电路的输出。这表明，基于变分量子计算的程序是一种普适的量子计算模型，具有和其他量子计算模型相同的计算能力。
- 关于量子比特路由问题的研究
我们介绍了一种新的、与架构无关的方法，用于将抽象的量子电路映射到具有受限制的量子比特连接性的实际量子计算设备上，由剑桥量子计算的 tket 编译器实现。我们呈现了实证结果，展示了这种方法在减少两比特门深度和两比特门计数方面的有效性，相比其他 - 变分量子模拟理论
本文介绍了变分原理的应用，包括用于解决静态问题的 Rayleigh-Ritz 方法，以及用于模拟实时动力学的 Dirac、Frenkel 和 McLachlan 变分原理。同时，本文还形容了它们之间的联系，并进一步扩展了变分方法以适应混合态 - 使用机器学习高效测量量子设备
利用机器学习算法的自动化测量方法可以提高量子系统的测量效率，并为大型量子电路的自动化控制打下基础。