一种光栅铺设装置可将光分离为不同波长，广泛应用于光谱学和激光设备。由于对稳定性要求高，传统有限元分析（FEA）计算复杂且受限。近年来，多体系统（MBS）模拟成为有效工具。研究提出了一种新设计流程，结合动态分析与现有设计方法，通过MATLAB和FEATool Multiphysics工具箱优化光栅装置设计，以确保性能稳定。
本文介绍了一种结合经典神经网络与量子学习的元学习方法，旨在优化量子算法参数以提高效率。研究提出了新的神经网络架构，有效模拟量子状态，提升计算效率，并分析了量子神经网络的训练动力学，揭示了相变的本质。研究还探讨了量子多体系统的表征问题，提出了创新解决方案。
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