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该研究团队推出TensorCircuit-NG——一个旨在弥合量子物理、人工智能与高性能计算之间鸿沟的新一代量子软件平台。这一平台突破了传统电路模拟器的局限，建立了一个统一的、基于张量的原生编程范式，将量子电路、张量网络和神经网络融合为端到端可微分计算图。基于工业级机器学习后端（JAX/TensorFlow/PyTorch），该框架集成了近似电路模拟、模拟动力学、费米子高斯态、量子比特系统及可扩展噪声建模等完整功能。针对深度量子电路的指数级复杂度问题，该平台实现了包括自动数据并行和模型并行张量网络切片在内的高级分布式计算策略。研究人员在GPU集群上验证了这些功能，证明分布式变分量子算法能实现近似线性加速。该平台支持多项突破性应用：包括面向CIFAR-100计算机视觉的端到端量子机器学习、通过经典阴影实现量子态到神经网络的高效转换流程，以及针对多体物理问题的张量网络态可微分优化。