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“核技巧”是机器学习领域中一种广泛应用的技术，它能将难以分类的数据集映射到计算友好的特征空间。随着数据集维度的增加，这类核计算会迅速变得计算不可行或数据低效。该研究团队通过实施克尔量子比特与声学谐振器耦合的时变模拟，拓展了先前针对克尔非线性器件的量子核设计研究。在实验可行参数条件下，该工作证明克尔非线性会直接诱导多模系统中的非经典行为，并借此定义和分析了量子增强核函数。最后，研究通过扩展性特征分析表明：随着谐振器数量增加，经典方法模拟该核函数将面临计算复杂度灾难。