该研究团队从操作层面（即现象学角度）和形式化层面探讨了计算与散射之间的关系。研究表明，拓扑量子神经网络（TQNN）通过Reshetikhin-Turaev模型和Turaev-Viro模型实现量子纠错码，从而支持通用量子计算。随后，该工作揭示了TQNN与幅度多面体之间的形式对应关系，为通用量子过程幅度多面体的存在提供了理论依据。这一构建过程表明，幅度多面体本质上是底层拓扑结构的几何表征。最后，研究人员指出了这些成果可能启发的应用领域。
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2025-09-24 05:43
