基于量子图神经网络解决化学分子性质预测的方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及到基于量子图神经网络解决化学分子性质预测的方法。首先利用无向图的形式表达化学分子，在无向图中，每条边的起始节点和终止节点的特征进行拼接从而得到拼接矩阵。与各边对应的拼接矩阵编码成量子数据后再进行预设的酉变换，根据酉变换结果所转换成的经典数据来更新节点的信息。
基本信息
专利标题 ：
基于量子图神经网络解决化学分子性质预测的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114550849A
申请号 ：
CN202210179710.X
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王诗瑜赵翔
申请人 ：
上海图灵智算量子科技有限公司
申请人地址 ：
上海市浦东新区芳春路400号1幢3层
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210179710.X
主分类号 ：
G16C20/50
IPC分类号 ：
G16C20/50 G16C20/70 G06N10/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16C
计算化学;化学信息学; 计算材料科学
G16C20/50
•分子设计，例如 药物
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16C 20/50
申请日 : 20220225
申请日 : 20220225
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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