机器学习之量子机器学习(Quantum Machine Learning, QML)

量子机器学习(Quantum Machine Learning, QML)是一门结合量子计算机器学习的新兴交叉领域。它利用量子计算的优势(如并行计算、量子叠加和量子纠缠)来解决传统机器学习中难以处理的问题,或提升算法效率和性能。


QML 的核心要素

  1. 量子计算的特性

    • 量子叠加:允许量子比特(qubit)同时处于多个状态,提高并行计算能力。
    • 量子纠缠:使多个量子比特的状态相互关联,增强数据表示和处理能力。
    • 量子干涉:通过对量子状态的干涉来优化问题解。
  2. 机器学习的核心问题

    • 数据分类、聚类和降维。
    • 模型的优化与训练。
    • 高维数据的处理和特征提取。
  3. QML 的结合
    QML 利用量子计算的优势,解决传统计算资源难以应对的高维度问题和非线性优化任务。

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