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该研究团队提出了一种简单的混合框架，将物理信息神经网络（PINNs）与小型量子电路生成的特征相结合。作为概念验证，通过将量子测量概率输入神经模型，成功求解了一阶微分方程。该架构严格满足初始条件，并通过常微分方程残差损失指导训练过程。数值结果表明，这种混合模型能准确复现解析解，展现了量子增强PINNs在微分方程求解领域的应用潜力。