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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于李代数的变分量子算法分层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：CN121413798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511966669.0，技术领域涉及：G06N10/60；该发明授权基于李代数的变分量子算法分层训练方法是由李汀;徐光智设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于李代数的变分量子算法分层训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于李代数的变分量子算法分层训练方法，通过分层激活—冻结的训练日程，先在生成元子集G1={XX，YY，XY}上优化、冻结ZX，显著缓解贫瘠高原并提升可训练性，降低瞬时可达代数维度、增大梯度方差与优化稳定性；在满足切换准则后再引入ZX扩展至G2={XX，YY，XY，ZX}，保持并恢复最终表达能力；切换依据与动态李代数结构一致，并由梯度统计与子代数规模指标联合触发，使训练过程可调度、可解释且便于审计与复现。

本发明授权基于李代数的变分量子算法分层训练方法在权利要求书中公布了：1.基于李代数的变分量子算法分层训练方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、任务与电路设置：确定目标任务与损失函数，构造环形2-局部自旋链量子电路及生成元集合{XX，YY，XY，ZX}； S2、生成元子集划分与参数分组： 将生成元集合划分为生成元子集与完整生成元集合，并将电路参数分为子集和子集； S3、参数与超参数初始化： 对进行预设角度随机初始化，置零或添加扰动；设定学习率、阶段轮次上限T1T2、梯度方差阈值、损失改进阈值以及测量shots值； S4、阶段I： S41、仅在生成元子集上训练： 冻结，仅对子集进行梯度估计与更新，计算并记录层级方差代理V及损失相对改进率ΔL1； S42、判定1：判断是否进入下一步骤，若是，则进行步骤S5，若否，则返回步骤S41； S5、阶段II： S51、扩展到完整生成元集合训练： 冻结，激活ZX对应的参数，在由完整生成元集合构造的电路上计算损失并估计梯度，但仅对进行梯度更新，计算并记录V及损失相对改进率ΔL2； S52、判定2：判断是否进入下一步骤，若是，则进入步骤S6，若否，则返回步骤S51； S6、联合微调阶段： 解冻，降低学习率，在完整生成元集合上联合优化，获得最优的最终参数； S7、结果输出与记录： 输出最优参数与对应的量子电路性能指标，保存可复现性信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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