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Quantum机器学习是一项越来越多的研究领域，旨在执行量子计算机协助的机器学习任务。基于内核的量子机学习模型是范式涉及量子状态的范式示例，并且从这些状态之间的重叠中计算出革兰氏矩阵。在手头的内核中，常规的机器学习模型用于学习过程。在本文中，我们研究了量子支持向量机和量子内核脊模型，以预测量子系统的非马克维亚性程度。我们对幅度阻尼和相阻尼通道进行数字量子模拟，以创建我们的量子数据集。我们详细介绍了不同的内核函数，以绘制数据和内核电路以计算量子状态之间的重叠。我们表明，我们的模型提供了与完全经典模型相当的准确预测。
基于内核的量子回归器模型学习非
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