量子科技中心_量科网

量子机器学习（QML）通过将量子力学原理与经典机器学习技术相结合，构建了一种混合框架。该框架能利用量子计算的指数级加速优势，结合数据驱动的智能实现更高效的运算能力。量子照明（QI）作为一种量子力学技术，通过分析从光源到探测端的光与物质相互作用，将量子原理与硬件实现相连接。在量子计算的信息量子比特处理中，对叠加态和纠缠态的控制具有核心需求。测量精度与性能提升直接关联于微弱信号或强度的检测能力。 本论文提出采用量子增强技术，通过对量子比特先前叠加态的分析——该研究团队通过双缝实验清晰解析了量子干涉衍射图样及其叠加特性——进而构建了量子神经网络反向传播技术。该技术能追溯量子比特在任意历史叠加态中的位置信息，这对量子优化与搜索算法具有重大意义。