量子科技中心_量科网

在基于算术的量子计算算法中，通过三角函数实现经典数据到量子数据的编码映射，能够有效利用多元分布特性。该研究团队提出的变分量子门学习机制虽采用不可知梯度优化方法，但无法对测量比特串输出之外的结果相关性提供算法保证，这使得现有方法论对此类问题失效。该工作构建了一种具有经典数据追溯能力的量子预言机，其电路深度随量子比特数线性增长，通过浅层量子电路（SQC）架构实现了近似结果模式的学习。值得注意的是，该团队的方法表明：对量子测量中间数据进行经典预处理，可在无需完整量子态层析的情况下提升量子近似优化算法（QAOA）输出的可解释性。通过建立经典输入与量子电路结果间的可推断映射关系，团队在IBM匹兹堡最先进硬件上获得的实验结果，实现了解决方案质量的多项式时间验证。这种混合框架弥合了近期量子能力与实际优化需求之间的鸿沟，为工业应用提供了通向可靠量子-经典算法的可行路径。