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龙图腾网获悉本源量子计算科技(合肥)股份有限公司申请的专利一种量子神经网络模型的优化方法及装置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：CN117709415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211068147.5，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种量子神经网络模型的优化方法及装置是由窦猛汉;陈博颖;方圆;王晶设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量子神经网络模型的优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种量子神经网络模型的优化方法及装置，方法包括：首先构建量子神经网络模型，并初始化量子神经网络模型的参数，选择一组标准正交基，并将量子神经网络模型分别作用于标准正交基上，获得标准正交基对应的最终量子态，根据最终量子态及预设权重，确定损失函数，基于损失函数，判断是否满足量子神经网络模型的优化终止条件，若否，更新量子神经网络模型的参数，直至满足优化终止条件，获得优化好的量子神经网络模型，它通过获取标准正交基对应的最终量子态，并引入权重构造损失函数，拓宽量子神经网络模型的应用范围，有利于利用量子神经网络模型进行高维复杂物理系统的量子计算模拟的实现。

本发明授权一种量子神经网络模型的优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种量子神经网络模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括： 根据待模拟系统和预设拟设线路，构建量子神经网络模型，并初始化所述量子神经网络模型的参数，其中，所述预设拟设线路，包括：第一拟设线路模块和第二拟设线路模块，所述第一拟设线路模块由依次作用于后两个量子比特的RX门、RZ门和CNOT门组成，所述第二拟设线路模块由依次作用于每个量子比特的RX门、RZ门、以及作用于相邻量子比特的CNOT门组成； 选择一组标准正交基，并将所述量子神经网络模型分别作用于所述标准正交基上，获得所述标准正交基对应的最终量子态，其中，所述最终量子态的个数与所述标准正交基所含基向量的个数相同； 根据所述最终量子态及预设权重，确定损失函数，包括：通过以下算式，确定损失函数： ，其中，所述为损失函数，所述为标准正交基所含基向量的个数，所述为标准正交基中第个基向量对应的权重，所述为标准正交基中第个基向量对应的最终量子态，所述为待模拟系统对应哈密顿量； 基于所述损失函数，判断是否满足所述量子神经网络模型的优化终止条件，其中，所述优化终止条件为所述损失函数的值收敛为固定值； 若否，更新所述量子神经网络模型的参数，直至满足所述优化终止条件，获得优化好的量子神经网络模型。

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