量子机器学习原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：量子机器学习, QML, 量子计算, 量子算法, 机器学习, Python编程, TensorFlow Quantum库

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着数据量的爆炸增长以及对更高效决策的需求，传统的机器学习方法在处理大规模数据集时面临瓶颈。特别是对于那些依赖于高维空间上复杂的非线性关系的数据，经典计算机上的算法往往难以达到理想的性能。因此，引入新的计算范式成为了一个迫切需求。量子计算作为下一代计算技术，以其独特的并行性和超算能力，在解决这类问题方面展现出巨大潜力。于是，量子机器学习(QML)应运而生，它结合了量子计算的特性与机器学习的灵活性，旨在开发出能够在量子硬件上运行的新型学习算法。

1.2 研究现状

当前QML领域正处于快速发展阶段，研究重点主要集中在几个关键方向上：

• 量子特征映射：利用量子态表示复杂数据分布，并将其用于经典机器学习模型中。
• 量子分类器：基于量子信息理论发展新的分类算法，如量子支持向量机（QS