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分布式量子神经网络（DQNN）在量子互联网基础设施上的实现面临着由量子纠缠的脆弱性和分布式学习严格的同步要求所引发的基础性挑战。该研究团队提出了一种共识-纠缠感知调度（CEAS）框架，该框架通过协同设计量子共识协议与自适应纠缠管理机制，实现了跨分布式量子处理器的鲁棒同步训练。CEAS将基于保真度加权的参数聚合（利用量子费舍尔信息对参数更新进行加权以抑制噪声干扰）与退相干感知的纠缠调度（将贝尔态视为受指数衰减约束的易逝资源）相结合。该框架引入了量子认证的拜占庭容错机制，在保持与噪声中等规模量子（NISQ）设备兼容性的同时，有效防范恶意节点攻击。理论分析证明该方案在异构噪声条件下具有收敛保证，数值模拟表明在协同拜占庭攻击场景下，CEAS比忽略纠缠的基线方法保持10-15个百分点的精度优势，并在相干时间限制下实现了90%的贝尔态利用率。该工作为可扩展的分布式量子机器学习建立了基础架构，实现了量子网络、分布式优化与早期容错量子计算的跨领域融合。