量子哈密顿嵌入监督学习框架发布

2026年10月20日，研究团队发布量子哈密顿嵌入框架，将经典数据集编码为参数化哈密顿量，通过优化参数使近似基态定义分类规则。 该框架建立了高效的梯度估计方法，证明了有利的泛化保证及超越经典算法假设的函数表达能力，推理可经典或量子执行。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。