机器学习, 尤其是基于人工神经网络的深度学习近年来得到了迅猛发展. 而在量子信息科学领域,它与量子计算技术的结合也正在成为一个飞速发展的研究方向. 事实上, 机器学习的思想很早就应用于量子力学系统的优化控制中, 并在量子化学和物理实验的广泛应用中获得巨大成功. 近年来, 随着深度学习的流行, 各种机器学习算法被用来探索量子多体物理中许多难于解析分析的问题, 并得到了许多有趣的结果.
机器学习与量子物理结合的另一个自然思路是利用量子状态的叠加和量子算法的加速, 来解决当前数据科学中数据量巨大, 训练过程缓慢的困难. 这方面的研究在量子计算的发展初期实际已经有人开始研究, 但是限于实验条件和当时学术界对量子计算发展前景的困惑, 并没有得到长足的发展. 近年来, 随着量子计算机在计算规模和稳定性的突破, 基于量子算法的机器学习重新得到关注, 并成为一个迅速发展的研究方向.事实上, 从经典–量子的二元概念出发可以将机器学习问题按照数据和算法类型的不同分为4类(如图1), 将对C–Q(利用经典算法解决量子物理问题)进行简单介绍, 然后重点对Q–C(利用量子算法加速机器学习)进行综合讨论, 因为本文认为后者更体现量子机器学习的本质所在, 对未来机器学习的发展推动作用更为巨大. Q–Q是一个开放的领域, 也在此不做评论.
量子系统控制中的一个基本问题是对控制对象的建模, 即对系统的哈密顿量以及确定扰动, 噪声等参数特征进行辨识, 这些问题都属于C–Q的范畴. 例如,研究人员提出使用贝叶斯推断中的似然函数对量子系统的哈密顿量进行学习, 并进行了实验验证, 结果表明学习算法具有一定的鲁棒性, 即使假设模型结构中有缺项, 学习结果仍是实际模型的最佳近似.
基于一定量的量子测量数据出发判断和确定其未知量子态的性质, 例如如何判别一个量子态是分离还是纠缠的, 也可以看作一类机器学习问题. 研究人员提出用监督式学习的方法对量子态做分类, 容易理解,直接使用量子模型,

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