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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于量子芯片噪声向量的量子神经网络分布式部署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：CN119558421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510111770.1，技术领域涉及：G06N10/40；该发明授权基于量子芯片噪声向量的量子神经网络分布式部署方法是由尹建伟;贾星辉;卢丽强;储天尧;谭思危;郎聪亮;郭一凡设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子芯片噪声向量的量子神经网络分布式部署方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于量子芯片噪声向量的量子神经网络分布式部署方法，该方法利用原始门累计错误率和每层的交换门累计错误率构建的噪声向量不仅考虑了量子芯片噪声大小，还考虑了不同拓扑结构的额外噪声的影响，本发明利用噪声向量量化量子芯片间的相似度，以确保相似度较高的量子芯片能够更好的进行协作，同时，本发明将当前量子芯片和相邻接的量子芯片构成一组量子芯片，每组量子芯片共享梯度，从而能够充分利用相似量子芯片的并行性，提高准确性。

本发明授权基于量子芯片噪声向量的量子神经网络分布式部署方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子芯片噪声向量的量子神经网络分布式部署方法，其特征在于，包括：向量子芯片集群的不同量子芯片上加载模型结构相同，权重参数不同的量子神经网络模型，每个量子芯片的噪声向量为由每层的原始门累计错误率和每层的交换门累计错误率构成的一维向量；基于设置的噪声向量距离阈值将量子芯片进行分组，同时通过将两个量子芯片的噪声向量距离作为指数的幂变量以构建量子芯片间的相似度，从而得到当前量子芯片与同组其他量子芯片的相似度，每次迭代后得到各量子芯片的梯度，将同组的其他量子芯片的梯度与对应的与当前量子芯片相似度的乘积的和，加上当前量子芯片的本地梯度得到当前量子芯片的最终梯度，基于最终梯度更新对应的量子神经网络的权重参数；通过多维尺度变化算法将训练完成的量子芯片中的噪声向量和模型向量进行降维后，利用降维后的噪声向量和模型向量点与设定的循环周期T构建初始环状单元，并将其映射到周长为T的环上，通过等距划分将环划分为多个子单元，并计算每个子单元的推理精度，基于每个任务的类别相关概率将每个任务分配到对应计算精度的子单元，从而实现类别判断。

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