机器学习辅助的噪声量子比特优化控制

本文探讨了量子计算中的一个关键挑战：减轻噪声对量子比特操作的影响。通过结合基于物理的模型和机器学习，作者旨在提高存在真实噪声源时量子门的保真度。使用灰色盒方法（结合物理理解和数据驱动学习）是解决开放量子系统复杂性的一个有前景的策略。对关键问题的讨论表明了一种现实而细致的问题处理方法。

• •应用机器学习来提高噪声环境中的量子门保真度。
• •采用灰色盒方法，结合物理模型和神经网络。
• •在真实的噪声条件下实现高门保真度。
• •讨论了该方法中的关键问题，表明了实践视角。