量子优化的新范式：基于张量网络自适应采样的量子最优控制（TT-EDA）深度解析
本文深度解析了一种利用矩阵乘积态（MPS/TT）进行概率建模的量子最优控制新算法——TT-EDA，它通过对离散控制空间的高效压缩与自适应采样，攻克了高维非凸优化中的“维度灾难”。
本文深度解析了一种利用矩阵乘积态（MPS/TT）进行概率建模的量子最优控制新算法——TT-EDA，它通过对离散控制空间的高效压缩与自适应采样，攻克了高维非凸优化中的“维度灾难”。
本文深度解析了 Nguyen H. Le 等人发表的最新成果，探讨如何结合张量网络（TN）与鲁棒最优控制（ROC）来压制大规模量子处理器中的多体串扰，实现高保真度多比特门与态制备。