Parameterized 4-Qubit EWL Quantum Game Circuits with Dirac-Solow-Swan Hamiltonian Integration for Quadruple Helix Disruptive Innovation Recommender Systems
融合狄拉克—索洛—斯旺哈密顿量的四量子比特 EWL 博弈与四螺旋创新推荐AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要主要描述量子电路、创新推荐及资本演化模拟，虽涉及协作网络，却未明确提出所列领域中的计量识别或估计问题。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
融合狄拉克—索洛—斯旺哈密顿量的四量子比特 EWL 博弈与四螺旋创新推荐
- 研究问题
- 如何把学术界、产业、政府与公民社会的资金参与权重编码进量子博弈，并将推荐分数连接到创新下的资本演化模拟？
- 方法与思路
- 作者以 CORDIS 资金数据调节四量子比特局部旋转，将测量概率用作推荐分数，再映射至狄拉克—索洛—斯旺哈密顿量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告电路为二十二门、深度十一，并称数值实验展示近期含噪量子设备兼容性与资本轨迹预测能力，提供开放实现。
- 阅读关注点
- 应核对资金权重的归一化、推荐分数与经济量的映射、复杂度所计对象，以及所谓高保真预测的基准和验证方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或接收未核实。摘要未说明经济识别、预测误差或硬件验证细节，不能确认政策效果与计算优势。
原文摘要
We present a novel parameterized 4-qubit Eisert-Wilkens-Lewenstein (EWL) quantum game circuit for recommender systems in quadruple helix innovation ecosystems (academia, industry, government, and civil society). The local strategy operators $U_{i} = R_y(θ_{i})$ for each helix actor are directly tuned by normalized dominance weights extracted from real participant funding data (\texit{ecContribution}) in the European Commission CORDIS Horizon Europe database (project COVend, ID 101045956). The circuit employs a multi-qubit EWL entangler followed by parameterized local rotations, inverse entangler, and full measurement, achieving only 22 gates and circuit depth 11 while scaling as $O(n)$ for $n$-round helix communications. Measurement probabilities after the quantum game serve as recommender scores for disruptive versus sustaining innovation trends. These scores are subsequently mapped into the diagonal Dirac potential of a Dirac-Solow-Swan Hamiltonian, enabling time-evolution simulation of capital accumulation and bifurcation dynamics under disruptive innovation. Numerical experiments on real CORDIS quadruple-helix collaboration networks demonstrate the circuit's NISQ compatibility and its ability to forecast disruptive capital trajectories with high fidelity. The proposed framework bridges quantum game theory, parameterized quantum circuits, and relativistic economic growth models, offering a computationally efficient tool for innovation policy and strategic decision-making in complex socio-economic ecosystems. Complexity analysis and reproducibility are provided through open Qiskit implementations.