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机器学习的量子动力学

目录

机器学习的量子动力学（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2量子动力学简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3机器学习与量子动力学的结合意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

量子力学基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1量子态．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2量子算符．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3量子测量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.4量子门与量子电路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

量子机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1量子支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2量子神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3量子聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.4量子优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

量子动力学在机器学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1量子计算在特征提取中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2量子模拟在模型训练中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3量子优化在模型优化中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.4量子计算在数据加密中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1量子机器学习实验平台介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.4案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

面临的挑战与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.1量子硬件的局限性与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.2量子算法的优化与理论发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.3量子机器学习在特定领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.4量子学习与经典学习的融合趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

机器学习的量子动力学（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

机器学习与量子计算的交叉领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.1量子计算的发展背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.2机器学习在量子计算中的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.3研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

量子力学基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.1量子态和算符．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.1.1波函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.1.2算符及其性质．．．．．．．．．．．．