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　　　　此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。

纠缠是一种系统性的互动，涉及到整个系统的集体行为，而非单个粒子的行为。正如人们不会单独考虑锅里每个水分子的运动来理解开水的温度一样，人们也无法仅凭单个夸克或胶子的行为来理解质子的整体性质，而是需要考虑所有粒子的集体组合行为。当大量粒子共同作用时，物理规则会发生变化。量子信息学为描述这种行为提供了工具，从而帮助人们更好地理解粒子纠缠如何引导群体行为。

　　　　1998年日本超级神冈实验和2001年加拿大SNO实验，证明了中微子存在振荡现象。2012年，中国大亚湾实验发现了中微子的第三种振荡模式，也因此获得了2016年度的基础物理学突破奖和2016年度的国家自然科学奖一等奖。2015年，江门中微子实验的建设开启，以期解决与中微子有关的大量谜团，包括它的质量大小和起源、质量顺序、电荷宇称破坏的大小等。