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使用量子机器学习机制解决分类问题
摘要 由于量子计算和机器学习的计算和概率性质相似，因此产生了使用量子方法优化学习过程的想法。既有全新的算法，如 HHL，也有量子改进的算法：QPCA、QSVM。在本文中，我们将逐步研究 QSVM 算法，从第 2 节中描述的基础开始，逐步深入研究算法的组成。因此，在了解基础知识之后，我们将考虑量子相位估计（HHL 算法的一部分），然后考虑 QSVM 算法（HHL 是其组成部分）。我们还将考虑 QPCA 算法，该算法可在 QSVM 算法之前应用，以降低数据样本的维度。通过这种方式，我们探索了经典算法与其量子对应算法之间的根本区别。我们还在实践中实现了 QSVM 方法，并将获得的实际结果与理论进行了比较。结果，我们在 72 维数据样本上获得了比传统 SVM (83%) 更高的准确率 (100%)。然而，我们发现量子设备上的学习时间远非理想（这种大小的样本可能需要 5 分钟）。这项研究旨在从理论上论证或反驳关于量子计算对机器学习算法效率的假设。研究对象是量子计算机的编程。研究主题是研究用于实现机器学习问题的量子计算机制。研究结果是一个软件模块，可以评估量子计算机上分类任务的效率。它还可用于比较从经典和量子设备获得的结果。研究方法：量子计算基础的理论分析：叠加和纠缠原理、线性代数、复数概率论；建立一个量子比特和多量子比特系统的模型；研究量子机器学习算法的工作原理及其复杂性；对量子机器学习方法与经典方法进行实证比较。
对...
各种应用程序生成的大量数据需要高级计算功能来处理，分析和提取洞察力。量子计算具有并行执行复杂操作的能力，对云环境中的数据挖掘具有巨大的希望。本文研究了使用量子计算进行数据挖掘的尖端方法。本文分析了几种关键的量子算法，包括Grover的搜索算法，量子主成分分析（QPCA）和量子支持向量机（QSVM）。它深入研究了这些算法的细节，探索了它们的原理，应用和在各个领域的潜在益处。我们还对各种算法进行了比较分析，并讨论了将量子计算用于数据挖掘的困难，例如对专业知识，可伸缩性问题和硬件约束的要求。总体而言，这项工作证明了量子计算在云系统中可扩展有效的数据挖掘的能力，并提出了未来的研究途径，以调查量子计算在数据挖掘中的使用。
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 本文“量子机器学习：利用量子计算
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 论文“量子机器学习：利用量子计算增强学习算法”探讨了将量子计算原理集成到传统机器学习技术中，旨在解决可扩展性和计算效率低下等限制。它介绍了量子计算的基本概念，包括叠加和纠缠，以及它们在加速机器学习过程中的应用。该研究强调了量子算法通过更有效地处理大数据集和探索更大的假设空间来显着提高机器学习任务性能的潜力。讨论的关键量子机器学习算法包括量子支持向量机 (QSVM)、量子主成分分析 (QPCA) 和量子神经网络 (QNN)，它们都利用量子力学来克服传统算法面临的计算障碍。量子近似优化算法 (QAOA) 也因其能够更有效地优化机器学习模型而受到关注。虽然量子机器学习 (QML) 的理论优势前景广阔，但这些技术的实际应用目前受到现有量子硬件的限制。这项研究通过研究 QML 在解决复杂数据处理挑战方面的潜在优势和未来影响，为新兴的 QML 领域做出了贡献。关键词：量子机器学习 (QML)、量子计算算法、量子支持向量机 (QSVM)、量子神经网络 (QNN)、量子近似优化算法 (QAOA)。1. 简介量子计算是计算领域的一种范式转变，它利用量子力学原理以传统计算机无法做到的方式处理信息。量子计算的核心是使用量子比特，它们可以存在于状态叠加中——不像传统比特那样只有 0 或 1。量子纠缠和叠加使量子计算机能够执行并行计算，与特定任务的传统算法相比，它有可能实现指数级的加速。关键算法，例如用于分解大数的 Shor 算法和用于数据库搜索的 Grover 算法，已经证明量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些问题 [1]。机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及训练算法来学习