数据集概述
本数据集是论文《An Evolutionary Deep Learning Approach for Efficient Quantum Algorithms Transpilation》的复现包，用于复现论文提出的量子算法编译方法。包含论文相关的源代码文件，支持验证进化深度学习在量子算法编译中的应用效果，总计包含一个压缩文件。
文件详解
- 文件名称：EVO_DNN_SOURCE_CODE.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含论文提出的进化深度学习量子算法编译方法的源代码，具体内容需解压后查看，无公开的字段映射信息。
数据来源
27th International Conference on the Applications of Evolutionary Computation会议论文《An Evolutionary Deep Learning Approach for Efficient Quantum Algorithms Transpilation》
适用场景
- 量子算法编译方法复现：用于验证论文提出的进化深度学习方法在量子算法编译中的效率和性能。
- 量子计算与深度学习交叉研究：支持探索进化深度学习技术在量子计算领域的应用潜力。
- 量子算法优化分析：为量子算法编译的效率优化研究提供实验数据支撑。
- 学术研究验证：帮助其他研究者复现论文结果，推动量子算法编译领域的技术交流。
