本文探讨了如何利用参考文献[1]中提出的核心思想，对量子循环神经网络（RNNs）及其增强版本——长短期记忆（LSTM）网络进行建模，其中研究了幺正变换的纠缠与解纠缠能力。特别地，研究团队将纠缠与解纠缠能力解释为LSTM中的信息保留与遗忘机制。因此，纠缠成为优化（训练）过程的关键组成部分。研究团队认为，通过利用幺正变换纠缠能力的先验知识，所提出的量子-经典框架能够指导并帮助设计适用于各种实际应用的参数化量子电路。
