量子科技中心_量科网

量子机器学习（QML）正快速从理论承诺转变为数据密集型科学领域的实际应用。本综述系统梳理了连接基础量子学习原理与现实应用的最新进展，重点考察了变分量子算法、量子核方法和神经网络量子态等核心范式在复杂量子系统中的适用性。研究者详细分析了神经网络量子态作为强关联物质、非平衡动力学和开放量子系统的可表达变分模型特性，并探讨了与训练及采样相关的基础性挑战。该工作综述了量子增强采样和学习动力学诊断（包括信息论工具）的最新进展，将其视为提升可扩展性和可训练性的关键机制。此外，本文特别强调了药物发现、癌症生物学和农业气候建模等应用驱动型QML框架——在这些数据复杂且受限的领域，混合量子-经典计算方法展现出独特优势。最后，该研究团队探讨了联邦量子机器学习作为实现分布式隐私保护量子智能的可能路径。本综述为复杂系统中QML的机遇与局限提供了统一视角。