机构名称：
¥ 1.0
量子计算 (QC) 正在迅速普及。它的适应性吸引了足够的关注，以帮助它成长。来自世界各地的顶尖企业、研究机构、初创公司和拥有足够资源的组织都为这个非凡领域的进步做出了贡献。虽然许多人对其实现其声称的卓越成果的能力持怀疑态度，但其他人对它可以为传统经典计算 (CC) 无法应对的现代挑战提供的解决方案感到兴奋。必须注意的是，QC 本身并不是一种征服或抑制 CC 的技术或范例，而是用于加快 CC 可能落后的步伐。量子机器学习 (QML) 是一个不断发展的课题，它将量子信息（算法）与机器学习 (ML) [ 1 ] 或应用于量子设备的经典机器学习算法相融合，是 QC 中的模型之一。我们希望利用这个混合区域来解决问题，提高性能，就复杂性理论而言，我们应该能够减少运行时间和内存空间。在量子计算机上，量子算法是逐步操作 [ 2 ]：这些操作使用量子力学概念，例如叠加和纠缠，可以提高速度、优化和其他传统计算机上无法执行的高效计算。虽然这是一个发展中的课题，但已经做了很多工作来设计在不久的将来可以与量子设备一起运行的算法。参考文献[ 3 ] 提供了可访问的量子算法的完整列表。
量子级人工智能计算
主要关键词
相关文件推荐
