Bài báo này mở rộng giải pháp điều khiển lượng tử tối ưu thời gian KP bằng cách sử dụng phân tích Cartan $KAK$ toàn cục cho các giải pháp dựa trên đường trắc địa. Mở rộng các kết quả gần đây về điều khiển hằng số θ tối ưu thời gian, chúng tôi tích hợp phương pháp Cartan vào mạng nơ-ron lượng tử đồng biến (EQNN) cho các tác vụ điều khiển lượng tử. Chúng tôi chứng minh rằng ansatz EQNN bị ràng buộc độ sâu hữu hạn với các lớp Cartan có thể sao chép các đường trắc địa Ahrimani hằng số θ cho bài toán KP. Chúng tôi chứng minh cách huấn luyện dựa trên gradient với một hàm chi phí thích hợp có thể hội tụ đến một số giải pháp tối ưu thời gian toàn cục cho một số loại bài toán điều khiển nhất định trong không gian đối xứng Riemannian khi các điều kiện chính quy đơn giản được thỏa mãn. Điều này khái quát hóa các phương pháp lý thuyết điều khiển hình học trước đây và làm rõ cách thực hiện ước lượng đường trắc địa tối ưu trong bối cảnh học máy lượng tử.