Qlearning: Quantum Processors for reinforcement learning, Multiqubit controlled gates optimization

Argüello, Edison und Belenchia, Alessio und Wölk, Sabine Esther (2025) Qlearning: Quantum Processors for reinforcement learning, Multiqubit controlled gates optimization. Niels Bohr Quantum Summer, 2025-08-11 - 2025-08-22, Kopenhagen, Dänemark.

PDF - Nur DLR-intern zugänglich
1MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/222883/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Qlearning: Quantum Processors for reinforcement learning, Multiqubit controlled gates optimization

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Argüello, Edison	edison.argueello (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Belenchia, Alessio	alessio.belenchia (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-0347-6763	NICHT SPEZIFIZIERT
Wölk, Sabine Esther	Sabine.Woelk (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

August 2025

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Reinforcement learning, multi-qubit gate, optimal quantum control, partial tomography

Veranstaltungstitel:

Niels Bohr Quantum Summer

Veranstaltungsort:

Kopenhagen, Dänemark

Veranstaltungsart:

Andere

Veranstaltungsbeginn:

11 August 2025

Veranstaltungsende:

22 August 2025

HGF - Forschungsbereich:

keine Zuordnung

HGF - Programm:

keine Zuordnung

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Quantencomputing-Initiative

DLR - Forschungsgebiet:

QC SW - Software

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

QC - Qlearning

Standort:

Ulm

Institute & Einrichtungen:

Institut für Quantentechnologien > Quanteninformation und -Kommunikation

Hinterlegt von:

Nguyen, Thi Kim Tuyen

Hinterlegt am:

18 Feb 2026 10:25

Letzte Änderung:

18 Feb 2026 10:25

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags