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近年来，量子机器学习在理论和实践方面取得了长足的发展，已成为量子计算机在现实世界中应用的有希望的领域。为了实现这一目标，我们结合了最先进的算法和量子硬件，为量子机器学习应用提供了实验演示，并可证明其性能和效率。具体来说，我们设计了一个量子最近质心分类器，使用将经典数据高效加载到量子态并执行距离估计的技术，并在 11 量子比特离子阱量子机上进行了实验演示，其准确度与经典最近质心分类器的准确度相当，可用于 MNIST 手写数字数据集，并可实现 8 维合成数据的准确度高达 100%。
囚禁离子量子计算机上的最近质心分类
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