在当前嘈杂的中尺度量子(NISQ)时代,量子机器学习正在成为基于门的量子计算机编程的主导范式。在量子机器学习中,量子电路的门是参数化的,参数是通过基于数据和电路输出测量的经典优化来调整的。参数化量子电路(PQCs)可以有效地解决组合优化问题,实现概率生成模型,并进行推理(分类和回归)。这专著为提供了一个独立的介绍量子机器学习。它首先描述了必要的背景、概念和必要的工具来描述量子操作和测量。然后,它涵盖了参数化量子电路,变分量子特征求解器,以及无监督和监督量子机器学习公式。

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量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机,其理论模型是通用图灵机;通用的量子计算机,其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看,量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题,但是从计算的效率上,由于量子力学叠加性的存在,目前某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。

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