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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種基于量子完全圖自注意力網絡的粒子流分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120430429B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510927723.4，技術領域涉及：G06N10/20；該發明授權一種基于量子完全圖自注意力網絡的粒子流分類方法是由李汀;劉尚龍設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于量子完全圖自注意力網絡的粒子流分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及量子機器學習和高能物理領域，具體為一種基于量子完全圖自注意力網絡的粒子流分類方法，包括：獲取數據集中的粒子特征，則基于粒子橫向動量特征，從每個粒子流中篩選出橫向動量最大的4個代表性粒子替代整個粒子流特征，構成一張完全圖；利用自注意力機制構建的QGAT模型對完全圖中的粒子特征進行自注意力系數計算以及加權求和完成粒子特征的更新；將更新后的粒子特征的量子態經過量子卷積網絡降維表示后作為量子分類器的輸入進行結果預測，極大的提高了粒子分類精度和模型表達能力。

本發明授權一種基于量子完全圖自注意力網絡的粒子流分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于量子完全圖自注意力網絡的粒子流分類方法，其特征在于：所述方法包括： S100、獲取數據集中的粒子特征，則基于粒子橫向動量特征，從每個粒子流中篩選出橫向動量最大的4個代表性粒子替代整個粒子流特征，構成一張完全圖； S200、利用自注意力機制構建的QGAT模型對完全圖中的粒子流特征進行自注意力系數計算以及加權求和完成粒子特征的更新； S300、將更新后的粒子特征的量子態經過量子卷積網絡降維表示后作為量子分類器的輸入進行結果預測； 其中，所述S200中的QGAT模型，包括：索引寄存器、自注意力寄存器和值寄存器； 所述索引寄存器利用哈達瑪門構造疊加態來對不同粒子特征進行對應的受控操作； 所述自注意力寄存器用于計算粒子之間的自注意力系數，通過量子電路的設計來實現自注意力系數的構造，通過索引寄存器量子態的疊加性，在控制比特不同的控制條件下，完成一個粒子自注意力系數的全部構造，最后通過全零投影測量保證只留下需要的自注意力系數； 所述值寄存器用于加權求和操作，粒子之間的自注意力系數通過索引寄存器的振幅來體現，重復索引寄存器的控制條件，對不同粒子的值進行加權求和操作來實現粒子特征的更新； 所述自注意力寄存器，包括： S201、對于粒子流中的個粒子記為集合；其中每個粒子是一個維的特征向量，表示粒子特征的數量； 索引寄存器制備的疊加態用來區分不同粒子的特征，采取受控結構來實現粒子特征的量子態表示，粒子特征編碼所需量子比特個數跟編碼方式有關，用個量子比特來表示粒子特征，將不同粒子特征和索引寄存器的疊加態關聯起來： ； 其中，表示粒子特征的量子態表示，表示第粒子特征的量子態表示，表示整體的酉操作，表示索引寄存器的控制條件； 當索引寄存器的量子態的二進制表示與十進制數相等時，受控操作門會通過酉矩陣嵌入第個粒子的特征；則在量子比特上嵌入全部粒子特征后的量子態表示為： ； 其中，表示粒子特征的酉矩陣嵌入操作，作用在個量子比特上； S202、以計算第k個粒子的自注意力系數為參考，在個量子比特上，先通過酉矩陣對第個粒子查詢進行嵌入，與的區別在于不需要受控結構，是直接嵌入粒子特征：； 接下來構造第k個粒子與其他粒子之間的自注意力系數，索引比特不同控制條件下，在個量子比特上通過參數化酉門依次對粒子的鍵嵌入，得到全部粒子的鍵： ； 基于量子計算中將量子態的內積看作是量子態之間的自注意力系數，則前面的振幅表示粒子特征之間的自注意力系數，進一步將展開為： ； 由此得到粒子k與所有其他粒子之間自注意力系數形式的量子態為： ； 其中，表示第個粒子嵌入后的量子態在個量子比特的第個狀態上的振幅，表示粒子k與粒子的自注意力系數，看作是粒子k的查詢與粒子的鍵的相似性計算。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區文苑路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。