腾讯｜量子电路优化研究实习
岗位职责
课题背景：
量子算法在特定重要问题上具有超越经典计算的潜力。然而，从理论算法到物理实现之间存在显著障碍。尽管量子硬件的比特数量持续增长，但现有NISQ设备仍面临高错误率与高噪声敏感性的局限，下一步纠错容错也受T门数量的影响。在此背景下，量子电路优化成为连接算法理论与物理实现的关键桥梁。其核心目标是在不改变目标计算任务的前提下，通过优化其电路的资源开销，降低噪声累积效应和纠错容错开销，从而提升计算的可靠性与执行效率。
课题挑战：
1、现有量子电路优化算法存在固定的优化框架，难以在此基础上继续改进。
2、缺乏不同量子电路模型下的量子资源下界证明工具，从而难以衡量算法的优势。
具体工作：
针对特定/一般的有意义的计算问题，在不同的量子电路模型下设计其量子算法，优化其资源开销（电路大小、深度、T门数/深度、辅助比特数量等）。并探索从理论上证明资源开销的下界。
任职要求
1、包含但不限于计算机、量子信息、物理学、人工智能、自动化、数学、统计学等专业的博士和优秀硕士；
2、对量子算法及量子电路优化方向具有强烈的研究和实践兴趣和经验。
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