Quantum AS-DeepOnet：用于求解二维演化方程的量子注意力堆叠DeepONet
量子物理
2026-03-04 v1 机器学习
摘要
DeepONet能够在不重新训练的前提下，对不同初始条件或源项进行推断，但计算需求较高。本文提出一种混合量子算子网络（Quantum AS-DeepOnet），适用于求解二维演化方程。通过将参数化量子电路与跨子网注意力方法结合，我们仅需相当于经典DeepONet方法训练参数的60%，即可保持相同的数据精度和收敛性。
引用
@article{arxiv.2603.02261,
title = {Quantum AS-DeepOnet: Quantum Attentive Stacked DeepONet for Solving 2D Evolution Equations},
author = {Hongquan Wang and Hanshu Chen and Ilia Marchevsky and Zhuojia Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.02261},
year = {2026}
}