武汉大学首次证明量子数据的纠缠程度对量子机器学习模型预测误差的影响表现出双重效应

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科情智库 5月2日，武汉大学计算机学院罗勇教授团队在量子机器学习研究方面取得新进展，首次证明了量子数据的纠缠程度对量子机器学习模型预测误差的影响表现出双重效应。相关研究成果发表在期刊《自然·通讯》上。 论文通讯作者罗勇介绍，量子纠缠是实现量子计算优势的关键资源。目前，科学家广泛关注如何将量子纠缠整合到量子机器学习模型的各个环节，以期超越传统机器学习模型的性能。尽管如此，量子数据的纠缠程度具体如何影响量子机器学习模型的性能，仍然是一个尚未解决且颇具挑战性的研究课题。 “现有研究通常认为量子纠缠有助于提升量子机器学习模型的性能。”罗勇说，该研究团队分析了量子数据纠缠程度、测量次数以及训练数据集的规模对量子机器学习模型预测误差的影响，首次证明量子数据的纠缠程度对预测误差的 ………………………………