在量子计算与人工智能的交叉领域，量子机器学习（QML）正面临前所未有的机遇与挑战。当前处于含噪声中等规模量子（NISQ）处理器主导的时代，量子比特数量有限且易受环境干扰，这使得传统量子算法的直接移植面临严重性能衰减。本文将从量子神经网络架构设计、噪声自适应训练策略、经典-量子混合计算范式三个维度，系
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量子机器学习突破：变分量子电路如何重塑优化问题求解范式
在当今计算科学领域，优化问题的求解效率直接关系到人工智能、金融建模和物流规划等关键领域的发展进程。传统经典算法在处理高维非凸优化问题时，往往陷入计算复杂度指数级增长的困境。而融合量子计算与机器学习的变分量子电路（Variational Quantum Circuit,...