1.一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，将网络节点看作游走粒子，并编码粒子同时构造粒子游走空间；

S2，根据编码的粒子状态设计硬币态的量子置换电路；

S3，根据不同的硬币状态，移位算子对粒子执行若干步的量子游走；量子游走包括叠加态的过程或/和叠加态后的概率值；

S4，根据对量子态的测量结果选择对应的更新规则来移动节点，随着不断更新迭代，节点在空间中自动地优化社区结构；

S5，输出最终结果。

2.根据权利要求1所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，所述编码粒子包括：

节点空间Gi中有kn个节点连接到节点vn，节点vn的度为kn，N表示网络Gi中的节点数量，那么对于硬币寄存器，需要log2k个量子比特，对于状态寄存器，需要log2N个量子比特；

对于没有连接满的节点，添加自环补充使得节点度为节点空间中的最大度数。

3.根据权利要求1所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，所述粒子游走空间包括：希尔伯特空间：

其中HP为位置希尔伯特空间，HC为硬币希尔伯特空间；

HC＝{|ek>:k＝1,2,...,N}，HP＝{|k>:k＝1,2,...,N}，其中|ek>表示位置空间中边量子态，|k>表示硬币空间中节点量子态，k表示节点序，N表示网络Gi中的节点数量。

4.根据权利要求1所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，所述量子游走包括：

量子随机游走的基本状态定义为右矢|x,c>中带标签的有序对，|x,c>表示位置和硬币状态的量子态，x表示位置，c表示硬币状态；

在每个时间步上，根据硬币算子的输出，条件移位算子对游走者进行移位；

硬币算子对游走者的硬币状态进行叠加，然后条件移位算子基于硬币状态将游走者移位至实际位置。

5.根据权利要求4所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，叠加态的过程包括：

顶点v1和顶点v2之间的边缘在顶点v1的一侧即内边用b标记，那么其中 表示条件移位算子将游走者从顶点v1移动到顶点v2的新的叠加状态，|eb>表示位置希尔伯特空间边量子态，|v1>表示硬币希尔伯特空间节点量子态， 表示张量积， 表示边缘在v1的一侧用b标记。

6.根据权利要求4所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，叠加态后的概率值包括：其中 是在每个离散时间步长上作用于游走者的整体算子， 是位置空间中的单位算子， 表示张量积，C为硬币算子，S为移位算子；

其中|ψ(0)>表示初始状态由，|ψ(t)>表示t个时间步长后的状态；

游走者的状态的概率分布为 其中的左矢，|ei,x>表示硬币和位置状态的量子态，的左矢，|ei>表示硬币T

量子态，的左矢，|x>表示位置量子态，·表示转置，|·|表示复数的模，r表示边数， 为张量积。

7.根据权利要求6所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，所述叠加态后的概率值还包括：利用余弦相似性测量分别在网络Gi、Gj中的两个游走者的状态分布|ψ(t)>与 定义相关度为 所以概率分布为：其中T为对应的跨边过渡矩阵，x表示位置。

8.根据权利要求7所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，还包括时间复杂度：

更新|ψ(t)>需要花费：

其中O(·)表示时间复杂度，|Vi|表示集合Vi中元素的个数，|Ei|表示集合Ei中元素的个th

数，|Ei‑j|表示集合Ei‑j中元素的个数，Vj表示在第j个网络j 的节点集合，Vi表示在第i个网th

络i 的节点集合，Ei‑j表示网络Gi和网络Gj之间的跨边集合，K表示K个无向网络，N表示网络Gi中的节点数量。

9.根据权利要求1所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，所述量子置换电路包括：单量子位量子门NOT门、多量子位门CNOT门、Toffoli门之一或者任意组合。

10.根据权利要求1所述的一种通过离散时间量子游走的多域网络社区检测方法，其特征在于，所述更新规则包括：

S‑A，设置一个阈值ξ来合并更新社区，ξ＝w,ξ∈R，表示每个社区至少包含w个节点，其中R表示实数域；

S‑B，根据节点的概率分布值pi将节点分组到不同的社区j＝0,1,2,...,m，m为正整数；

S‑C，计算pi的平均值： 其中N表示网络Gi中的节点数量；

S‑D，对社区重新划分直至满足阈值；

S‑E，得到重新划分的社区。