百年诺奖
量子人工智能算法 JZQAI
量子人工智能算法 (Quantum AI Algorithms) 融合量子计算的并行搜索与人工智能的自学习机制，旨在以量子原理驱动复杂系统的智能优化。包括：AI辅助量子 (利用AI优化量子硬件与系统)、量子启发式算法 (借鉴量子思想在经典计算机上实现智能优化)、量子AI (在量子计算机上运行AI模型，可分为混合式与纯量子式两种)。
量子人工智能算法 JZQAI
量子人工智能算法 (Quantum AI Algorithms) 融合量子计算的并行搜索与人工智能的自学习机制，旨在以量子原理驱动复杂系统的智能优化。包括：AI辅助量子 (利用AI优化量子硬件与系统)、量子启发式算法 (借鉴量子思想在经典计算机上实现智能优化)、量子AI (在量子计算机上运行AI模型，可分为混合式与纯量子式两种)。
算法架构
算法优势
解决“算不动”的复杂优化问题
适用于交通调度、能源分配、投资组合、供应链等组合优化难题，在变量量级指数增长的场景中仍能保持较高求解效率。
在有限算力下获得更优结果
利用量子启发机制提升搜索深度与全局性，在相同硬件条件下可获得更优可行解或更快收敛速度。
可快速部署于现有系统
运行于经典服务器或云平台，无需量子硬件，即可直接嵌入企业算法平台 (如调度、规划、决策系统)。
算法优势
解决“算不动”的复杂优化问题
适用于交通调度、能源分配、投资组合、供应链等组合优化难题，在变量量级指数增长的场景中仍能保持较高求解效率。
在有限算力下获得更优结果
利用量子启发机制提升搜索深度与全局性，在相同硬件条件下可获得更优可行解或更快收敛速度。
可快速部署于现有系统
运行于经典服务器或云平台，无需量子硬件，即可直接嵌入企业算法平台 (如调度、规划、决策系统)。
应用案例
图论问题
在图论问题求解中，通过揭示高斯玻色取样 (GBS) 与图论的数学联系，完成了稠密子图和Max-Haf两类具有实际价值的问题求解，运算速度远超经典计算。
量子化学
量子-经典混合算法在 LiH、BeH₂ 等分子的势能曲线上达到化学精度 (1.6×10⁻³ Hartree)，展现超越经典方法的潜力。
机器学习
利用8176模式的高斯玻色取样（GBS）在MNIST和Fashion-MNIST数据集上分别实现95.86%和85.95%的测试准确率，超过经典SVC线性核方法。
交通调度
国内吞吐量前十的大型机场，每日航班密集，停机位资源紧张。通过量子-经典混合算法，大幅减少航班冲突，提升桥机位利用率，计算时间缩短至秒级。
应用案例
图论问题
在图论问题求解中，通过揭示高斯玻色取样 (GBS) 与图论的数学联系，完成了稠密子图和Max-Haf两类具有实际价值的问题求解，运算速度远超经典计算。
量子化学
量子-经典混合算法在 LiH、BeH₂ 等分子的势能曲线上达到化学精度 (1.6×10⁻³ Hartree)，展现超越经典方法的潜力。
机器学习
利用8176模式的高斯玻色取样（GBS）在MNIST和Fashion-MNIST数据集上分别实现95.86%和85.95%的测试准确率，超过经典SVC线性核方法。
交通调度
国内吞吐量前十的大型机场，每日航班密集，停机位资源紧张。通过量子-经典混合算法，大幅减少航班冲突，提升桥机位利用率，计算时间缩短至秒级。
