量子算法可以有效地解决传统算法难以解决的问题。量子算法可以用一套通用的量子门来设计,把输入态转换成期望的输出态。由于量子算法的复杂性,设计量子算法是具有挑战性的。当量子计算遇到机器学习,两者互利共赢、相辅相成。一方面,我们可以利用量子计算的优势来提高经典机器学习算法的性能,从而更高效地实现经典机器学习算法。另一方面,我们也可以利用经典机器学习算法对量子系统进行分析和改进。基于机器学习,我们从理论上研究了量子态转换和信息编码。1、本文研究了基于机器学习的最优量子态转换。我们提出了一个机器学习框架,将未知量子态转换为相应的目标量子态。参数化量子线路通过调整参数来学习给定的任务,学习完成后,线路就能够胜任量子任务。这使我们能够绕过繁琐的电路设计。我们以量子态旋转和量子态克隆为例进行了数值模拟,结果表明,当学习线路深度超过一定值时,可以高精度实现最优转换。通过设计目标函数,可以实现具有各向同性、对称性或不对称性的量子态克隆。最后我们还研究了机器学习框架对损坏的训练数据的鲁棒性。研究结果表明此机器学习框架具有良好的鲁棒性,这有利于近期噪声中等规模量子设备的物理实现。2、本文研究了基于机器学习的信息编码。我们提出了一个量子回归算法模型,借助这个模型,我们研究了信息编码。将经典信息编码到量子态中,在基于机器学习框架下设计了量子线路,数值模拟了回归任务并对编码线路进行了研究。其中主要研究编码线路中的量子纠缠对量子回归算法模型性能的影响。结果表明,量子线路可以很好的处理回归任务。此外,有纠缠的量子线路与无纠缠量子线路相比,它可以更好地完成给定的任务。我们还发现了量子纠缠在量子回归算法模型中的重要作用。量子纠缠可以降低对量子比特数目和线路深度的需求,从而节省量子资源。