中山大学冯劼获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于物理观测模拟量子计算系统误差的机器学习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：CN118780380B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410867352.0，技术领域涉及：G06N10/20；该发明授权基于物理观测模拟量子计算系统误差的机器学习方法是由冯劼;张星辰;张宏浩;魏雪瑜设计研发完成，并于2024-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于物理观测模拟量子计算系统误差的机器学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理观测模拟量子计算系统误差的机器学习方法，属于涉及量子计算领域，包括：步骤1：从属于BDI对称类的一维p波拓扑超导体构建最小可扩展2‑MZM岛；步骤2：根据建立的最小可扩展2‑MZM岛，得到岛的基态哈密顿量；步骤3：在最小可扩展2‑MZM岛中引入玻色子热浴相互作用，得到玻色子相互作用的哈密顿量；步骤4：通过泡利主方程描述最小可扩展2‑MZM岛随时间t变化的状态；步骤5：利用标准停留时间蒙特卡罗算法模拟泡利主方程，得到不同误差的概率；步骤6：通过蒙特卡罗事件训练机器学习模型，用训练后的模型在最小可扩展2‑MZM岛上预测第i个MC事件的最终状态概率。本方法能够在最小的可扩展范围内有效地预测错误概率，显著提高了效率。
本发明授权基于物理观测模拟量子计算系统误差的机器学习方法在权利要求书中公布了：1.基于物理观测模拟量子计算系统误差的机器学习方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：从属于BDI对称类的一维p波拓扑超导体构建最小可扩展2-MZM岛； 步骤2：根据建立的最小可扩展2-MZM岛，得到岛的基态哈密顿量； 步骤3：在最小可扩展2-MZM岛中引入玻色子热浴相互作用，得到玻色子相互作用的哈密顿量； 步骤4：通过泡利主方程描述最小可扩展2-MZM岛随时间t变化的状态； 步骤5：利用标准停留时间蒙特卡罗算法模拟泡利主方程，得到不同误差的概率； 步骤6：通过蒙特卡罗事件训练机器学习模型，用训练后的模型在最小可扩展2-MZM岛上预测第i个蒙特卡罗事件的最终状态概率； 其中，步骤1构建的最小可扩展2-MZM岛包括两个拓扑体块和两个MZM，一个非拓扑主干和一个量子点。
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