课程项目中面向连续变量光量子计算场景，设计并实现量子态演化与测量仿真流程，使用Python与NumPy完成数值计算，对比不同压缩参数下的态保真度。与同组同学分工完成代码调试与结果验证，在本地测试环境运行100组随机样本，记录仿真耗时与误差范围，输出实验报告并总结参数敏感性规律，为后续NISQ算法验证提供可复用的仿真模块。

个人项目中基于量子线路模拟器实现变分量子分类器，使用Python搭建数据编码与参数优化流程，在公开小规模数据集上测试分类准确率。记录不同学习率与迭代次数下的收敛曲线，对比经典基线模型表现，整理实验记录与优化方向，形成可复现的代码仓库和项目说明文档，并尝试将方法迁移至连续变量光量子平台进行初步验证。