固态量子模拟器不再靠人工拟合：自编码器从输运数据直接读出有效哈密顿量

固态量子模拟器的表征方式从人工拟合转向由数据自动推断有效哈密顿量，目标是把可编程器件上测到的输运曲线直接换算成器件参数。 此前的做法依赖已知或标注好的哈密顿量参数来建立数据与模型之间的对应，而这条路径不需要这类标签。 在三量子点链的数值实验中，模型准确推断出哈密顿量参数，并推广到训练域之外。

物理约束被放进解码器，而不是当作事后校验，因此网络输出的参数天然带有物理含义。 采用无监督自编码器，并把S矩阵形式直接嵌入解码器；S矩阵描述散射过程，是输运测量的物理语言。 训练与评估都在三量子点链的输运测量数值数据上完成，覆盖含噪测量条件。

模型还能处理物理解码器所假设的哈密顿量族之外的数据，并从中给出有意义的有效参数。 这超出了训练分布与假设模型族的双重范围，说明推断不局限于生成数据所用的那一类哈密顿量。 在由该哈密顿量族之外生成的输运数据上训练后，模型仍识别出有意义的有效参数。

演示范围是三量子点链上的数值输运实验，覆盖参数推断、训练域外泛化、含噪测量稳健性，以及用假设哈密顿量族之外生成的数据训练。

模型容量随参数空间变宽或变杂而表现出有限性；跨哈密顿量族训练时得到的是有意义的有效参数，而非原族参数。