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近来,量子计算的算法和生成的量子计算机技术不断发展。另一方面,机器学习已成为解决计算机视觉、自然语言处理、预测和分类等许多问题的重要方法。量子机器学习是一个结合这两种主要方法的优点而发展起来的新领域。作为量子和经典计算的混合方法,变分量子电路是一种机器学习的形式,它可以根据输入变量预测输出值。在本研究中,当数据集较小时,使用变分量子电路模型研究了叠加和纠缠对天气预报的影响。在变分层之间使用纠缠层对电路性能进行了显着的改善。在数据编码层之前使用叠加层可以减少变分层的使用。
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