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2025-01-18 发布于湖南
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基于变分量子电路的量子机器学习算法综述.docx

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基于变分量子电路的量子机器学习算法综述

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、量子计算基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1量子比特与量子态．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2量子门．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3量子线路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.4量子退相干与错误校正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

三、变分量子电路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1变分量子电路的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2变分量子电路的构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3变分量子电路的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

四、基于变分量子电路的量子机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1基于变分量子电路的监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1.1变分量子逻辑电路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1.2变分量子神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2基于变分量子电路的无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.1变分量子聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2.2变分量子降维算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3基于变分量子电路的强化学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3.1变分量子策略梯度算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.3.2变分量子价值函数学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

五、变分量子电路在量子机器学习中的挑战与展望．．．．．．．．．．．．．．30

5.1技术挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.1.1算法效率与可扩展性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.1.2实验实现难度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.2.1高效优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2.2实验验证与应用拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

六、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

6.2研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

一、内容概括

本综述旨在全面梳理和总结基于变分量子电路的量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）算法的必威体育精装版进展。随着量子计算技术的不断成熟，其在机器学习领域的应用潜力引起了广泛关注。通过利用量子比特（qubits）的高度并行性和量子门操作的可逆性，QML算法能够提供传统算法无法比拟的计算效率和优化能力。本文将详细介绍这些算法在数据表示、模型训练、优化策略、以及量子近似方法等方面的关键创新点，并探讨其对机器学习领域的潜在影响和应用前景。此外，还将讨论当前面临