QML-HCS：面向非平稳环境的超因果量子机器学习框架

QML-HCS是一个面向构建和分析在超因果反馈动力学下运行的量子仿生机器学习模型的研究级框架。超因果指的是利用扩展的、深层的或非线性的因果关系（扩充因果性）来进行推理、预测和推断的AI系统，这超越了传统因果模型的能力。当前的机器学习和量子仿生系统在非平稳环境中表现不佳，这类环境中数据分布会漂移，模型缺乏持续适应性、因果稳定性和一致的状态更新机制。QML-HCS通过统一的计算架构集成量子仿生叠加原理、动态因果反馈和确定性-随机混合执行，实现了在变化环境中的适应性行为。该框架实现了具备可逆变换、多路径因果传播和在漂移下评估备选状态的超因果处理核心。其架构包含持续反馈，以保持因果一致性并在不需完全重新训练的情况下调整模型行为。QML-HCS提供了可复现、可扩展的Python接口，由高效计算例程支持，使无需专业硬件即可进行量子仿生学习、因果推理和混合计算实验。一个最小化模拟演示了超因果模型如何在输入分布突然变化时适应，同时保持内部一致性。本次初始版本确立了面向未来理论扩展、基准测试和与经典和量子仿生平台集成的基础架构。