通过绝热演化量子系统实现机器学习

[Yamakami2022]研究引入了一种绝热演化量子系统计算模型(简称AEQS,发音为“eeh-ks”),该模型作为量子退火的一种形式,其底层输入驱动哈密顿量由多种量子自动机族(包括1qqaf)通过量子算法生成。该团队研究了通过量子化训练这些AEQS系统高效完成特定机器学习任务的方法。当AEQS由1qqaf控制时,本质上只需找到能近似解决目标关系问题的最优1qqaf。为此,研究人员提出了近似利用著名量子算法(如量子计数、量子振幅估计和量子近似算法)的基础构想,并对该工作提出的AEQS量子学习算法效率进行了初步评估。

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提交arXiv: 2025-11-23 15:27

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