摘要: 近些年来,机器学习对各行各业产生了深远影响,特别是把量子计算的特性与机器学习相结合而形成的量子机器学习,实现了对传统算法的加速. 目前,量子机器学习在物理、化学、金融和生物医药等领域的应用引起了人们的极大关注. 本文首先介绍了量子机器学习的基本概念和目前的前沿进展. 其次以氟化氢分子为例子,利用量子机器学习计算了该分子系统的基态能量.
朱钦圣, 杨世璐, 刘恒宇, 滕保华. 量子机器学习简介及其在特定场景中的应用[J]. 大学物理, 2023, 42(8): 27-.
ZHU Qin-sheng, YANG Shi-lu, LIU Heng-yu, TENG Bao-hua. Introduction of quantummachine learning and its application in a certain scenario[J]. College Physics, 2023, 42(8): 27-.