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量子态制备及其在量子机器学习中的前景
量子态制备及其在量子机器学习中的前景
作者:
赵健
陈昭昀
庄希宁
薛程
吴玉椿
郭国平
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
态制备
量子机器学习
编码
摘要:
经典计算机的运算能力依赖于芯片单位面积上晶体管的数量,其发展符合摩尔定律.未来随着晶体管的间距接近工艺制造的物理极限,经典计算机的运算能力将面临发展瓶颈.另一方面,机器学习的发展对计算机的运算能力的需求却快速增长,计算机的运算能力和需求之间的矛盾日益突出.量子计算作为一种新的计算模式,比起经典计算,在一些特定算法上有着指数加速的能力,有望给机器学习提供足够的计算能力.用量子计算来处理机器学习任务时,首要的一个基本问题就是如何将经典数据有效地在量子体系中表示出来.这个问题称为态制备问题.本文回顾态制备的相关工作,介绍目前提出的多种态制备方案,描述这些方案的实现过程,总结并分析了这些方案的复杂度.最后对态制备这个方向的研究工作做了一些展望.
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文献信息
篇名
量子态制备及其在量子机器学习中的前景
来源期刊
物理学报
学科
关键词
态制备
量子机器学习
编码
年,卷(期)
2021,(14)
所属期刊栏目
专题:机器学习与物理|SPECIAL TOPIC-Machine learning and physics
研究方向
页码范围
67-75
页数
9页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.7498/aps.70.20210958
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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参考文献
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2021(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
态制备
量子机器学习
编码
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
物理学报
主办单位:
中国物理学会
中国科学院物理研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-3290
CN:
11-1958/O4
开本:
大16开
出版地:
北京603信箱
邮发代号:
2-425
创刊时间:
1933
语种:
chi
出版文献量(篇)
23474
总下载数(次)
35
总被引数(次)
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