量子门优化强化学习与超分引导探索在囚禁离子系统数据集

数据集概述

本数据集围绕囚禁离子系统中量子门控制脉冲的优化展开，记录了基于强化学习（RL）-超分（HyperScore）框架的研究成果。核心内容包括框架结构、超分函数设计、仿真环境参数及优化结果，为量子计算领域的门控优化研究提供数据支持。

文件详解

• 文件名称: Quantum Gate Optimization via Reinforcement Learning with HyperScore-Guided Exploration in Trapped-Ion Systems.md
• 文件格式: Markdown (.md)
• 文件内容: 包含框架设计（分层RL代理、超分函数公式）、仿真环境（^171Yb^+离子模型、噪声源）、评估指标（门控保真度、噪声鲁棒性、脉冲能效）及优化结果（Mølmer–Sørensen门控性能对比）

适用场景

• 量子计算研究: 分析强化学习在量子门控制脉冲优化中的应用效果
• 囚禁离子系统仿真: 研究噪声环境下量子门性能的优化方法
• 多目标优化算法验证: 评估超分函数在平衡保真度、鲁棒性与能效中的作用
• 量子控制工程: 探索高维参数空间中量子门优化的高效路径