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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于物理先验结构引导的量子误差缓解神经网络训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120449968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510962210.7，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权基于物理先验结构引导的量子误差缓解神经网络训练方法是由檀星泉;胡伟设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理先验结构引导的量子误差缓解神经网络训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于物理先验结构引导的量子误差缓解神经网络训练方法，可以应用于量子信息处理与量子机器学习技术领域。该方法包括：对满足Hamming权重为偶数的计算基态依次进行实振幅随机分配操作和标准化操作，得到量子电路输入数据；基于一维横场Ising模型，通过Trotter分解操作设计参数化量子电路，得到具有结构可演化功能的量子电路；将量子电路对量子电路输入数据的处理结果进行多测量基下的输出采样，得到具有配对关系的无噪训练输出数据和含噪训练输出数据；将无噪训练输出数据作为训练标签，利用含噪训练输出数据对量子误差缓解神经网络进行训练，并利用训练完成的量子误差缓解神经网络得到目标量子电路的误差缓解映射关系。

本发明授权基于物理先验结构引导的量子误差缓解神经网络训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理先验结构引导的量子误差缓解神经网络训练方法，其特征在于，所述方法包括： 对满足Hamming权重为偶数的计算基态依次进行实振幅随机分配操作和标准化操作，得到量子电路输入数据，其中，所述量子电路输入数据是具有偶宇称结构的量子态； 基于一维横场Ising模型，通过Trotter分解操作设计参数化量子电路，得到具有结构可演化功能的量子电路； 将所述量子电路对所述量子电路输入数据的处理结果进行多测量基下的输出采样，得到具有配对关系的无噪训练输出数据和含噪训练输出数据； 将所述无噪训练输出数据作为训练标签，利用所述含噪训练输出数据对量子误差缓解神经网络进行训练，并利用训练完成的量子误差缓解神经网络得到目标量子电路中含噪量子电路输出数据与无噪量子电路输出数据之间的误差缓解映射关系， 其中，将所述量子电路对所述量子电路输入数据的处理结果进行多测量基下的输出采样，得到具有配对关系的无噪训练输出数据和含噪训练输出数据包括： 在X测量基下，对所述量子电路的处理结果进行Hadamard门基变换，得到所述X测量基下配对的无噪训练输出数据和含噪训练输出数据； 在Y测量基下，通过所述Hadamard门基变换将所述量子电路的处理结果从Z测量基转换到所述X测量基的叠加态； 通过将所述叠加态应用与T门复共轭的门进行相位调制进而将所述叠加态转换到所述Y测量基，得到所述Y测量基下配对的无噪训练输出数据和含噪训练输出数据。

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