一种受魔方启发的Clifford合成方法

将任意Clifford元分解为Clifford门序列的问题被称为Clifford合成。借鉴该问题与著名魔方问题之间的相似性，我们开发了一种基于学习到单位元距离近似的机器学习方法来解决Clifford合成。该方法具有概率性且计算密集。然而，当成功找到分解时，其通常比现有合成算法使用更少的门。此外，我们的方法比现有算法更为灵活，因为可以纳入任意门集、器件拓扑与门保真度，从而允许针对特定器件进行定制。