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POMDP与QUBO结合实现活性轨道自适应选择
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AI 综述
2026-11-12，arXiv cond-mat.str-el 发布中国科学院计算机网络信息中心等机构研究者的工作：将活性轨道选择重构为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），并结合二次无约束二值优化（QUBO），实现类专家的连续轨道选择。该方法可分别或联合使用占据数、轨道成分、轨道纠缠三类信息，且无需预训练集。演示场景包括小分子价空间构建、金属化合物 TiF₃ 谱计算，以及 1,2-二氧杂环丁酮锥形交叉附近的活性空间细化。目前仅见此一篇报道，尚无后续进展。
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最新进展11月12日 00:24
2026-11-12 arXiv 发布该 POMDP+QUBO 活性轨道选择方法，完成三类场景演示。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月12日
- arXiv cond-mat.str-el（强关联电子）面向自驱动多参考计算的信念感知轨道选择：POMDP 与 QUBO 结合的活性轨道选择方法
中国科学院计算机网络信息中心等机构的研究者将活性轨道选择重构为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），并结合二次无约束二值优化（QUBO），实现类专家的连续轨道选择。该方法可分别或联合使用占据数、轨道成分、轨道纠缠三类信息，在小分子价空间构建、金属化合物 TiF₃ 谱计算及 1,2-二氧杂环丁酮锥形交叉附近的活性空间细化中得到演示，且无需预训练集。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。