本研究提出神经量子数字双胞胎(NQDT)框架，旨在解决量子退火的可扩展性和错误率问题，能够重建量子多体系统的能量景观，识别最佳退火时间表，从而提升量子退火器的性能。

本文探讨深度学习理论中网络输出的分析方法，将随机初始化的多层感知机视为输入的哈密顿量，揭示了能量景观的性质，特别是无限宽度下近全局最小值的结构，并分析了不同激活函数对能量景观的影响。

本研究提出了一种物理信息自监督学习方法，成功解决了在缺乏真实能量值情况下推断能量景观的难题。实验结果表明，估计的能量与真实值的相关系数超过0.9，演化预测准确度提高了17.65%以上，验证了该方法的有效性。