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量子计算与机器学习的融合已成为计算科学领域一个极具前景的前沿方向。该研究团队提出了一种混合协议，将经典神经网络与量子多体系统的非平衡动力学相结合，用于图像分类任务。该架构利用经典神经网络高效处理高维数据并将其有效编码至量子多体系统，克服了量子计算规模化进程中的关键难题。量子模块进一步发挥多体量子动力学的判别特性提升分类精度，通过将不同类别的图像映射至近似正交的量子态，该系统实现了希尔伯特空间中最大化可分离性，从而构建稳健的分类体系。研究人员在多个具有不同特征维度和类别的基准数据集上评估模型性能，并证实量子模块对实现经典神经网络单独无法达到的高分类准确率具有决定性作用。该工作展示了混合协议在实现实用量子优势方面的潜力，为量子增强计算技术的未来发展开辟了新路径。