基于量子测量数据的潜在约束结构学习方法及系统
知识产权简介
一种基于量子测量数据的潜在约束结构学习方法，包括：构建含噪声的 Pauli 测量数据集，并重复采样获取测量基下的量子观测样本；训练掩码 Transformer 编码器，学习部分变量已知时各量子比特的条件依赖规律；提取模型注意力权重生成依赖评分图，为目标位的相关位置提供排序；依据评分贪心暴露候选变量，通过预测准确率阈值锁定目标位的最小支持集；交叉验证支持集稳定性并经 GF(2)高斯消元，约简得到无冗余的独立线性约束；引入稳定子代数检验对易性与线性独立性，剔除违反物理规则的候选幻觉项；将验证通过的依赖关系按测量基映射为 X/Y/Z/I 序列，输出标准 Pauli 生成元；依据新生成元动态调整测量配置，在冻结已知位与对易探索未知位间自适应切换采样；复用模型参数持续微调新数据并闭环迭代，直至达到预设上限或不再产生新约束。
转化前景
本专利通过 “掩码约束建模 + 依赖图引导的GF(2)约简 + 稳定子代数校验 + 自适应测量闭环迭代” 的技术路径，实现了在受限Pauli测量数据下高效、可解释、物理自治的量子系统潜在结构发现，克服了传统方法重构成本高、约束不透明、实验更新被动等瓶颈，具有明确的软硬件产品形态、显著的技术优势，以及广阔的产业化应用前景。