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加权模型计数（WMC）已被证明在计算机科学、物理学及其他领域的多项任务中具有显著效果。然而，现有将WMC应用于量子物理学的方法仅针对特定问题实例，缺乏使用WMC表达问题的通用框架。这限制了这些方法在其他应用中的可复用性，并存在单实例层面数学严谨性不足的风险。该研究团队提出了一种将线性代数问题（特别是物理和量子计算中的问题）表述为WMC实例的方法，其核心是建立了将狄拉克符号转换为WMC问题的框架。该工作从理论上构建了这一框架——采用类型系统和指称语义学，并提供了Python实现。通过计算多个物理模型的配分函数（横场伊辛模型（量子）和波茨模型（经典）），研究人员验证了该框架的有效性。结果表明，自动化推理中开发的启发式方法可借助该框架系统性地应用于量子物理学的广泛问题类别中。