本研究通过全球Cartan $KAK$分解方法扩展了K-P时间最优量子控制的解决方案，克服了现有方法的不足。将Cartan方法与量子神经网络结合，展示了基于梯度的训练能够收敛于全局时间最优解，为量子机器学习中的最优测地线估计提供了新视角。