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量子计算是一个新兴领域，有可能对优化、密码学和量子系统模拟等各个领域产生重大影响。在各种量子算法中，参数化量子电路在量子机器学习和量子优化等应用中起着关键作用。在此背景下，量子梯度下降已成为优化这些电路的主要技术。在本文中，我们对量子梯度下降算法进行了全面的研究，高级物理本科生可以理解，同时保持了严谨的学术研究论文风格。我们提供了该算法的详细数学公式，包括其收敛性和复杂性分析。我们还讨论了实现方法，展示了算法的实用方面。最后，我们给出了实验结果，证明了该算法在各种量子计算应用中的有效性。在本文结束时，读者应该对量子梯度下降算法及其在参数化量子电路优化中的意义有透彻的了解。
量子梯度下降的回顾 - PhysLab
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