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武汉大学量子机器学习研究取得突破 纠缠程度影响预测误差

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2024-05-19 07:56:59  新华网

武汉大学计算机学院的罗勇教授团队近期在量子机器学习领域取得新突破，他们的研究揭示了量子数据的纠缠程度对量子机器学习模型预测误差的双重影响。这一成果已在线发布于国际知名期刊《自然·通讯》。

罗勇教授指出，量子纠缠作为量子计算优势的核心要素，正被广泛探索如何应用于量子机器学习模型的各个阶段，目标是超越经典机器学习模型的表现。然而，关于量子数据的纠缠程度如何具体作用于量子机器学习性能的问题，依然是一个未解且充满挑战的科研难题。

以往研究普遍倾向于认为量子纠缠有益于增强量子机器学习模型的性能。罗勇团队通过深入分析发现，量子数据的纠缠程度、测量次数及训练数据集的大小，共同作用于量子机器学习模型的预测误差。他们首次证实，量子纠缠的效应并非单一正面，其对预测误差的影响可正可负。关键决定因素在于允许进行的测量次数：在充分的测量机会下，增强量子数据的纠缠度能够显著降低预测误差或缩减达到相同预测精度所需的量子数据量。反之，若测量次数受限，高度纠缠的量子数据反而可能导致预测误差上升。

这项研究不仅增进了对量子机器学习内在机制的理解，还为开发更适合当前量子计算资源约束环境的先进量子机器学习协议提供了重要的理论基础，对推动该领域的技术进步具有重要意义。

(责任编辑：张蕾)
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