Rauschige Quantenschaltungsklassifikation (Quantenmaschinelles Lernen, Fehlerkorrektur)

Die Klassifizierung verrauschter Quantenschaltkreise ist eine Schlüsseltechnologie für die Durchführung von Quantenmaschinellem Lernen auf verrauschten Quantengeräten. Diese Aufgabe zielt durch Fehlerkorrekturmethoden darauf ab, die Klassifikationsgenauigkeit von Quantenschaltkreisen in realen Quantencomputing-Umgebungen zu verbessern. Ihr zentrales Ziel besteht darin, Algorithmen zu entwickeln und zu optimieren, um den Einfluss von Quantenrauschen auf die Berechnungsergebnisse effektiv zu mindern und so die Robustheit und Zuverlässigkeit von Modellen des Quantenmaschinellem Lernens zu erhöhen. Diese Technologie hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Quantenchemie, Quantenoptimierung und Quantendatenwissenschaft.