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在开发量子机器学习（QML）协议时，一个关键考量是将经典数据编码到量子设备上。本章介绍了量子系统的矩阵乘积态表示方法，并展示了如何利用它构建编码目标状态的电路。结合QML背景，研究人员证明了该流程可通过调整实现低深度近似编码，且至关重要的是——这种编码既不会降低分类精度，反而能展现出对经典对抗攻击更强的鲁棒性。该团队通过MNIST和FMNIST数据集的对抗鲁棒变分量子分类器演示，以及超导量子设备上的小规模实验验证，具体说明了这一优势。