【技术实现步骤摘要】
一种基于量子计算的核方法
本专利技术涉及一种基于量子计算的核方法。
技术介绍
近年来，量子机器学习引起了越来越多的计算机科学家和物理学家的关注。在量子算法(HHL)提出求解线性方程组之后，许多研究集中于通过量子计算加速经典学习算法。例如，量子原理分析、量子支持向量机、量子岭回归等。这些算法的共同基本思想是，原始学习任务可以公式化为线性方程组，而线性方程组可以通过HHL算法有效地求解。然而，所有这些方法都很少考虑机器学习中强大的工具——核技巧，它使我们能够在高维空间中操作数据，并将线性不可分问题转变为线性可分问题。机器学习中核方法kernelmethods是一类重要工具，其目的是对原始特征数据进行非线性映射，将原始低维数据映射到新的高维特征空间中。实现原本无法在低维空间中，用线性超平面分类的问题，转化到高维空间中实现。整个过程将原数据点隐式的嵌入进高维的希尔伯特空间HilbertSpace。如：其中k为核函数，隐式地将数据点x和y通过映射到高维空间。因此，在本申请致力于提供一种量子版本的核方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于量子计算...
【技术保护点】
1.一种基于量子计算的核方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：初始化第一量子寄存器，并全置为|0＞，然后对每个量子比特作用Hardmard门，得到目前量子态为
【技术特征摘要】
1.一种基于量子计算的核方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：初始化第一量子寄存器，并全置为|0＞，然后对每个量子比特作用Hardmard门，得到目前量子态为其中，H为Hardmard门，k为索引index，k的取值为0～(2^n)-1；n为量子比特数；并将使用CNOT门进行将该量子态拷贝至第二量子寄存器；S2：使用量子随机存储器QRAM，通过所述QRAM的操作U得到已编码到量子态上的经典数据θk：此时，得到量子态S3：将θk通过二进制串表示：k＝2n-1k1+2n-2k2+...+20kn＝k1k2...kn式中，m表示为二进制表示为小数所需的位数，n表示为二进制表示正数k所需的位数，l表示为第l维的数据，表示为第l维数据二进制展开后的第1个位；对第i个量子...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓瑜，黄一鸣，郑德生，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51
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