浙江之江数安量子科技有限公司徐辉获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江之江数安量子科技有限公司申请的专利用于量子优化求解的编码方法、装置、程序及存储介质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：CN121457653B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610004278.9，技术领域涉及：G06N10/60；该发明授权用于量子优化求解的编码方法、装置、程序及存储介质是由徐辉;赖盛强;潘伊特;王梦涛;王士通设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于量子优化求解的编码方法、装置、程序及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于量子计算技术领域，公开了一种用于量子优化求解的编码方法、装置、程序及存储介质。该方法接收定义优化问题的经典输入数据，利用基于机器学习的编码模型，将变量空间中一个有限子集的元素映射为量子态；并基于所述量子态构造一个与优化问题等价或近似等价的哈密顿量，以供量子处理器进行优化计算。所述变量子集通过基于注意力机制的选择模块选取，编码模型可采用自编码器结构，二者参数通过多个优化指标联合训练，从而实现自适应量子表示与求解性能的协同优化。本发明还提出相应的装置、程序及存储介质，可广泛应用于量子算法设计、格密码分析及复杂优化问题的量子加速计算中。
本发明授权用于量子优化求解的编码方法、装置、程序及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于量子优化求解的编码方法，其特征在于，所述方法包括： 接收用于定义优化问题的经典输入数据，所述经典输入数据同时确定了所述优化问题的变量空间； 所述变量空间的子集通过一个基于机器学习的选择模块进行选取； 利用基于机器学习的编码模型，将所述变量空间中一个有限子集的元素映射为量子态； 对所述编码模型与选择模块的参数基于若干个优化指标进行联合训练； 基于所述量子态表示，构造一个其本征态求解问题与所述优化问题等价或近似等价的哈密顿量，以供量子处理器进行优化计算， 所述选择模块为基于注意力机制的神经网络模型，变量空间有限子集的选取方式为使用一个选择单元从变量空间中选取一个有限的、有代表性的子集，所述选择单元包含一个基于注意力机制的神经网络模型；子集的表示形式选为区间的并集，同时设定区间数量的上限，通过设定若干个优化目标，使用训练单元对该选择模块对应的神经网络模型与编码模型的参数进行联合训练。
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