该研究团队提出了一种受生物启发的量子神经网络,该系统将神经元群体编码为由Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)量子哈密顿量调控的全连接量子比特,并通过突触效能反馈机制实现活动依赖的稳态控制。该框架将集体量子多体模式与吸引子结构同群体稳态和节律生成相关联,阐明了可扩展的计算原语——包括稳定设定点、可控振荡和规模依赖的鲁棒性——这些特性使得基于LMG的架构成为未来量子硬件上生物启发性“量子大脑”的理想蓝图。
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提交arXiv:
2026-02-17 20:47