光谱感知对比学习模型

拓扑保真免负采样

针对量子电路搜索的数据稀缺问题,该模型利用图拉普拉斯低频谱保持电路拓扑主干,在无负采样条件下实现高质量电路性能排序。

何志敏 · Hongxiang, Chen · 周燕 · Situ, Haozhen · 郑盛根 · Li L.

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026

技术优势

拓扑保真

谱感知增强策略保留图拉普拉斯的低频谱不变量,避免随机扰动切断关键纠缠路径,确保表征的语义保真度。

免负采样

协同双目标结合视图不变性与特征去相关,无需负采样即可解开正交架构因素,降低计算负担。

排序最准

在多个变分量子本征求解器基准上取得排序保真度新最优,精确排序能力转化为更优的电路搜索结果。

搜索更强

精确的排序能力直接转化为更优的搜索结果,识别出的量子电路性能优于现有基准。

应用场景