量子機器學習 (QML)

量子機器學習（QML）是一個研究領域，探索量子計算和系統認知之間的相互作用。

例如，我們想知道量子計算機是否可以加快訓練或比較獲得版本知識的系統所需的時間。另一方面，我們能夠利用系統的策略來幫助我們找到量子糾錯碼，估計量子結構的房屋，或者開發新的量子演算法。

主要指當今領域的交叉點：量子計算和機器學習。這是一個新興領域，探索如何利用量子計算來增強系統學習演算法和技術的各種元素。從本質上講，量子機器學習旨在利用量子計算機的獨特屬性來加速和最佳化裝置掌握領域內的訓練、推理和最佳化任務所涉及的技術。

系統研究的核心包括演算法和模型的改進，這些演算法和模型可以學習模式並完全基於統計資料做出預測或選擇。然而，量子計算利用量子力學原理以經典計算機系統無法實現的方法進行計算。量子計算機的關鍵特性之一是其符號化和記錄量子位使用的技術，由於疊加現象，量子位可以同時存在於多種狀態。

量子機器學習利用量子位的量子屬性來比經典計算機系統更有效和高效地執行復雜的計算。這能夠徹底改變機器學習的各個方面：

1. 加速最佳化：許多系統學習職責都包含最佳化引數以減少或最大化特定功能。量子計算機有可能更快地執行這些最佳化任務，從而實現更快的教育例項和更快速的模型實驗。
2. 解決複雜問題：系統研究和不同領域中的某些問題特別複雜，需要巨大的計算資源。量子計算機擅長解決複雜關係和海量資料集方面的問題，可以解決以前無法解決的挑戰。
3. 處理高維資料：量子計算機可以有效地處理超維資訊，並執行包括矩陣求逆和特徵分解在內的操作，這些操作在維數折扣和特徵提取等裝置學習任務中可能很常見。
4. 增強量子神經網路：量子神經網路是一種利用量子計算機系統在特定任務中毫無疑問超越經典神經網路的模型。這些模型應該更有效地捕捉和系統統計複雜的模型。
5. 模擬量子系統：量子機器學習可能有助於模擬和專業化量子結構，量子結構可能非常複雜，並且通常涉及許多相互作用的元件。該專案涉及量子化學和物質技術知識等領域。

簡而言之，量子機器學習代表了一個充滿希望的前沿領域，其中量子計算的特殊計算能力與裝置認知的資訊驅動能力相結合。隨著每個領域的不斷髮展，QML 擁有改變行業、更成功地解決複雜問題以及從傳統計算技術無法獲得的事實中發現新見解的能力。

量子機器學習的應用：
量子機器學習（QML）能夠利用量子計算機系統的計算能力來增強機器掌握演算法和策略的許多方面，從而徹底改變眾多行業和包裝。以下是 QML 應該產生巨大影響的幾個關鍵領域：

1. 藥物發現和分子建模：量子力學在瞭解分子相互作用和駐留方面發揮著關鍵作用。量子機器學習可以透過以更高的精度和效能模擬複雜的分子相互作用來促進藥物發現，從而比傳統技術更快地識別候選藥物。
2. 材料科學與設計： QML 可以透過模擬其量子行為來協助設計具有特定房屋的新材料。該專案致力於為電子、車庫和其他行業開發優質材料。
3. 金融建模和最佳化：量子計算機處理複雜最佳化問題的能力可用於更正確地最佳化經濟投資組合、風險控制技術和交易演算法，這無疑會帶來更好的投資選擇。
4. 供應鏈最佳化：最佳化交付鏈涉及解決複雜的物流和有用的資源分配問題。量子機器學習應該美化這些最佳化任務，從而實現更有效的援助分配、更低的價格以及先進的普通交付鏈效能。
5. 氣候建模和環境影響：量子計算機系統可以更準確地模擬複雜的氣候模式，從而能夠更好地預測天氣變化的後果，並幫助制定可持續法規以減輕環境影響。
6. 密碼學和安全性：量子計算機系統有潛力透過肖爾規則集等演算法打破傳統密碼系統，這些演算法可以有效地分解大量數字。QML 可用於開發抗量子密碼解決方案，以確保量子時代的統計安全。
7. 自然語言處理（NLP）：量子機器學習應該承擔自然語言處理任務，包括情感分析、語言翻譯和文字生成，並幫助加速複雜語言模型的訓練。
8. 醫療保健和醫療診斷： QML 可以在研究臨床記錄（包括 DNA 序列和臨床畫素）方面提供資源，以改進疾病診斷、個性化治療計劃和科學研究。
9. 影像和影片處理：量子改進的演算法應該會帶來更環保的照片和影片壓縮、模式識別和內容分析，從而為娛樂、監控和科學成像等行業帶來回報。
10. 人工智慧和機器學習模型訓練：量子計算機可以加速複雜模型研究模型的學習，同時考慮到更快的實驗和更精確模型的開發。

量子機器學習（QML）的優點：

1. 指數加速：量子計算機可以比傳統計算機以指數速度更快地執行某些計算。這種加速可以顯著減少裝置學習任務中複雜計算所需的時間，從而加快版本教育、最佳化和分析的速度。
2. 增強最佳化：量子機器學習可以增強最佳化任務，這對於機器學習演算法可能至關重要。更快的最佳化可以提高模型效能並加快實驗速度。
3. 解決複雜問題：量子計算機擅長解決複雜問題，而傳統計算機由於其計算能力而可能難以解決這些問題。這為解決眾多領域的問題提供了可能性，從量子模擬到金融和物流的最佳化責任。
4. 處理大型資料集：量子計算機能夠成功地系統海量資料集並執行矩陣求逆和因式分解等操作，這對於經典計算機系統來說通常可能非常耗時。此功能可以增強維度折扣和函式提取等任務。
5. 量子並行性：量子計算機系統利用疊加的思想，允許量子位同時表示多個狀態。這種並行性使量子演算法能夠在單個操作中探索巨大的答案空間，無疑會帶來更快、更正確的結果。
6. 量子資料編碼：量子態可用於以經典計算機無法做到的方式來符號化和操作記錄。這可能會產生新穎的資料編碼策略，從而提高某些裝置學習演算法的效率。

1. 有限的量子硬體：當前的量子計算時代王國還處於起步階段，量子位元有限，錯誤成本過高。這限制了使用量子計算機可以正確解決的問題的規模和複雜性。
2. 噪聲和退相干：量子結構容易產生噪聲和退相干，這可能會給計算帶來錯誤。這對於量子演算法來說是特別複雜的，因為在計算過程中可能會出現錯誤，從而影響結果的可靠性。
3. 混合方法：許多現代量子計算機都處於嘈雜的中尺度量子（NISQ）體系內。這種限制需要混合技術，其中經典新增劑和量子新增劑共同發揮作用，這可能會降低總體量子效益。
4. 資料開銷：量子演算法可能需要特定的統計編碼技術，這可能會在事實指令方面引入開銷。讓經典資料集與量子演算法保持一致可能很困難。
5. 演算法開發複雜性：開發量子機器學習演算法需要量子力學和裝置學習方面的專業知識。QML 的跨學科性質可能會使一套規則的制定變得複雜且援助廣泛。
6. 可用性有限：目前對量子計算機的訪問是有限的，大多數公司和研究人員不再能夠直接使用量子硬體。這可以避免量子機器學習的大規模採用和實驗。
7. 量子糾錯：在量子計算中實施強大的糾錯技術對於保持計算的完整性至關重要。然而，錯誤糾正會帶來額外的計算開銷。