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龍圖騰網獲悉本源量子計算科技(合肥)股份有限公司申請的專利一種預測分子性質的方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117877611B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211220100.6，技術領域涉及：G16C20/30；該發(fā)明授權一種預測分子性質的方法及裝置是由請求不公布姓名設計研發(fā)完成，并于2022-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種預測分子性質的方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種預測分子性質的方法及裝置，方法包括：首先獲得待預測分子，并確定待預測分子的圖數(shù)據，構建用于特征向量優(yōu)化的目標量子線路，利用目標量子線路，將待預測分子的節(jié)點特征向量和邊特征向量轉換為高維特征向量，并對高維特征向量進行特征融合，得到待預測分子的融合特征向量，將待預測分子的融合特征向量輸入到訓練好的分子性質預測模型中，得到待預測分子性質的預測結果，它通過量子線路實現(xiàn)分子性質的預測，利用量子的相關特性，提高計算速度和計算精確度。

本發(fā)明授權一種預測分子性質的方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種預測分子性質的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲得待預測分子，并確定所述待預測分子的圖數(shù)據，所述圖數(shù)據中包括待預測分子的節(jié)點特征向量和邊特征向量； 構建用于特征向量優(yōu)化的目標量子線路； 利用所述目標量子線路，將所述待預測分子的節(jié)點特征向量和邊特征向量轉換為高維特征向量，并對所述高維特征向量進行特征融合，得到待預測分子的融合特征向量； 將所述待預測分子的融合特征向量輸入到訓練好的分子性質預測模型中，得到待預測分子性質的預測結果； 其中，所述構建用于特征向量優(yōu)化的目標量子線路，包括： 獲取一組量子比特并將所述量子比特的初態(tài)置為|0；利用第一類量子邏輯門，構建用于將所述待預測分子的圖數(shù)據映射到所述量子比特疊加態(tài)的第一子量子線路；利用第二類量子邏輯門，構建用于優(yōu)化待預測分子的圖數(shù)據的第二子量子線路；構建用于提取優(yōu)化后的待預測分子的圖數(shù)據的特征向量的測量子線路；利用所述第一子量子線路、所述第二子量子線路和所述測量子線路，獲得用于特征向量優(yōu)化的目標量子線路。

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