走向轻量化与量子启发：GQKAE 深度解析——利用 HQKAN 优化生成式量子本征求解器
本文深度解析 GQKAE 架构，探讨如何通过引入量子启发的 Kolmogorov-Arnold 网络（HQKAN）在大幅减少 66% 参数量的前提下，实现高精度的分子基态能量计算，为 HPC-量子协同设计提供了新路径。
本文深度解析 GQKAE 架构，探讨如何通过引入量子启发的 Kolmogorov-Arnold 网络（HQKAN）在大幅减少 66% 参数量的前提下，实现高精度的分子基态能量计算，为 HPC-量子协同设计提供了新路径。