【摘 要】
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人工智能和量子物理是上世纪发展起来的两个截然不同但又影响深远的学科.近年来,它们在数据科学方面的结合引起了学术界的高度关注,形成了量子机器学习这个新兴领域.利用量子
【机 构】
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清华大学自动化系,清华大学微纳电子系,成都电子科技大学基础与前沿研究院,清华信息科学与技术国家实验室量子信息科学与技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61374091,61773232)资助~~
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人工智能和量子物理是上世纪发展起来的两个截然不同但又影响深远的学科.近年来,它们在数据科学方面的结合引起了学术界的高度关注,形成了量子机器学习这个新兴领域.利用量子态的叠加性,量子机器学习有望通过量子并行解决目前机器学习中数据量大,训练过程慢的困难,并有望从量子物理的角度提出新的学习模型.目前该领域的研究还处于探索阶段,涵盖内容虽然广泛,但还缺乏系统的梳理.本文将从数据和算法角度总结量子机器学习与经典机器学习的不同,以及其中涉及的关键加速技巧,针对数据结构（数字型、模拟型）,计算技巧（相位估计、Grove
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