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该研究团队提出可扩展量子分子生成模型（Scalable Quantum Molecular Generation，SQMG），这是一种利用原子与键合化学先验知识进行分子图采样的变分量子电路。该模型为每个重原子分配固定的3量子比特寄存器，并重复使用单个2量子比特键合寄存器实现序列化键合生成，形成“原子不重复使用、键合重复使用”的线性量子比特扩展架构。通过带结构约束的轻量级经典解码，测量结果被映射为分子图。在CUDA-Q平台上，研究团队对态矢量模拟（CPU/GPU）与张量网络模拟（GPU）进行基准测试。当重原子数N=8时，态矢量模拟器（GPU）和张量网络模拟器（GPU）相较基准态矢量模拟（CPU）分别实现4.5×10⁴倍和2.2×10³倍加速。值得注意的是，张量网络模拟可将精确模拟扩展至N=40个重原子，而态矢量方法在该尺度会受内存限制。在训练过程中，贝叶斯优化在有效性×唯一性目标上优于COBYLA算法，且同一架构支持“从头生成”、骨架修饰及连接子设计。总体而言，SQMG为评估加速张量网络模拟及未来量子分子生成算法提供了可扩展、可复现的测试平台。