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基于切比雪夫多项式的量子Kolmogorov-Arnold网络（CCQKAN）将每条边的激活函数评估为量子内积运算，从而在量子比特数量与前向传播电路执行次数之间建立权衡关系。该研究团队提出合并振幅编码技术，该技术将给定输出节点所有n个输入-边向量的逐元素乘积打包至单一振幅态中，使电路执行次数降至基线顺序法的1/n，仅需额外增加1-2个量子比特。合并电路与原始电路在数学上完全等价，但关键问题在于二者在基于梯度的优化循环中是否保持同等可训练性。通过10种网络构型在理想、有限测量和含噪声模拟条件下的数值实验，该工作比较了原始电路、参数迁移合并电路和独立初始化合并电路在16组随机种子下的表现。Wilcoxon符号秩检验显示，独立初始化合并电路与原始电路无显著差异（30次比较中28次p>0.05），而参数迁移在理想条件下能显著降低损失值（10种构型中9次p<0.001）。在使用8×8 MNIST数据集进行10类数字分类（一对多策略）时，原始与合并电路获得53-78%的可比测试准确率，所有构型均无显著差异。这些结果为合并振幅编码在测试模拟条件下保持模型可训练性提供了实证依据。