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非线性动力学稀疏辨识（SINDy）是一种从时间序列数据中估计经典非线性动力系统的数据驱动框架。该方法将系统动力学表示为预定义基函数集的线性组合，并通过观测时间序列数据稀疏估计相应系数。本研究提出量子哈密顿动力学稀疏辨识（SIQHDy）——一种受SINDy启发的量子电路学习框架，用于从量子测量结果的时间序列数据中估计量子哈密顿动力学。SIQHDy将量子哈密顿系统的幺正演化表示为基量子电路的乘积，并通过促进稀疏性的优化算法估计相应电路参数。数值实验表明，SIQHDy能准确重构单自旋、三自旋和五自旋系统的动力学，并在三自旋系统中展现出对测量噪声的鲁棒性。此外，针对可观测物理量受限的场景，该工作提出SIQHDy的扩展方案，并在双自旋系统辨识和五自旋系统网络结构识别任务中评估其性能。