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识别无法用粒子物理标准模型解释的异常事件，以及可能发现的新奇物理现象，给理论、实验和计算领域带来了重大挑战。随着高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）等下一代对撞机的启用，这项任务将变得更加艰巨。数据预处理、信号重建与分析环节预计将面临严峻考验。该研究探索了基于qutrit（三能级量子系统）的量子机器学习模型在高能物理数据异常检测中的应用，尤其关注大型强子对撞机的实际场景。研究人员提出开发qutrit量子模型，并通过与量子比特（qubit）方案的基准测试对比，从精度、可扩展性和计算效率等维度评估其性能。该工作致力于验证三能级量子架构能否为未来对撞机实验的计算与分析需求提供优势解决方案。