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摘要 - 经典计算中搜索算法的复杂性是一个永久研究的领域。量子计算机和量子算法可以更快地计算这些问题，此外，机器学习实施可以提供一种重要的方法来提高量子技术。我们将量子机学习称为这套来自人工智能和量子力学的新型工具。为了实现我们的目的，我们专注于量子机学习的应用；特别是，我们提出了对诸如变化量子算法，内核方法以及Grover算法（GA）等主题的综述和探索。我们从GA探索开始，以实现此目标，这是一种量子搜索算法，它可以超过最佳的经典搜索实现。本文实施了一个GA探索，其中包括概念摘要和实施，仅考虑以及XOR和或门。我们还讨论了量子机学习的潜力。索引术语 - Quantum机器学习，Grover的算法，分类
量子机学习：Grover算法的案例研究
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