微算法科技（NASDAQ:MLGO）量子架构搜索技术：突破变分量子算法性能瓶颈，实现量子计算的鲁棒优化

最新推荐文章于 2025-11-21 17:54:11 发布

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#量子计算

随着量子计算技术的飞速发展，变分量子算法（VQA）已经成为在噪声中等规模量子计算机（NISQ）上实现量子优势的重要途径。VQA通过结合经典优化算法和量子电路的变分策略，能够在当前量子计算设备的限制下，探索出有效的量子解。然而，实证和理论结果表明，VQA的表现受制于量子电路架构的选择，即拟设（Quantum Circuit Architecture）的设计。为了解决这一问题，微算法科技（NASDAQ:MLGO）开发了一种创新的技术——量子架构搜索（QAS），旨在自动优化量子电路的架构，从而提高VQA的稳健性和可训练性，最大化量子计算设备的潜力。

在传统的VQA框架中，量子电路架构的设计通常是手动进行的，或者是基于某些预定义的标准架构。然而，量子计算机的噪声和误差在中等规模的设备中非常严重，这使得电路的设计成为影响VQA性能的一个关键因素。较为复杂的电路架构可能会增强表达能力，但同时也会引入更多的噪声和误差，导致训练过程的困难，甚至完全失效。

为了平衡电路架构的表达能力和噪声的影响，微算法科技提出了一种量子架构搜索（QAS）方法。QAS通过自动化搜索量子电路架构来优化VQA的性能，减轻噪声对训练的影响，找到一个近乎最优的电路结构。这一方法不仅有助于提高量子算法在噪声环境下的鲁棒性，还能显著提升其在实际任务中的表现。

微算法科技 QAS的核心思想是通过系统地搜索量子电路的架构空间，以找到最适合特定任务的电路结构。与传统设计不同，QAS采用了一种智能优化的方式，自动探索电路架构的空间，以最大化VQA的可训练性和稳健性。