量子支持向量机（Quantum Support Vector Machine, QSVM）是一种结合量子计算与经典支持向量机（SVM）的机器学习算法。QSVM 通过利用量子计算的特性（如量子叠加和量子干涉），加速数据处理和核函数的计算，从而在高维空间中实现更高效的分类任务。

核心思想

1. 支持向量机的原理：

   • SVM 是一种基于决策边界的分类算法，通过找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。
   • 通过核函数（Kernel Function）将低维数据映射到高维特征空间，使线性不可分的数据变得线性可分。

2. 量子计算的优势：

   • 量子核函数计算：利用量子计算机快速计算高维核矩阵，显著加速计算速度。
   • 高维数据处理：量子叠加和量子纠缠可以自然地表示复杂的高维数据结构。

3. QSVM 的结合：
   QSVM 通过量子计算来高效计算核矩阵或执行特定优化任务（如拉格朗日乘子优化），从而加速训练过程。