8.2 量子学习方法介绍

本节将深入探讨量子机器学习的前沿方法，包括 HHL 算法、量子奇异值变换、量子吉布斯采样和变分量子电路。这些方法为探索和解决经典机器学习中的挑战提供了全新的思路和工具。

第 8.2.1 节首先介绍 HHL 算法，这是一种用量子计算机解决线性方程组的方法，相比经典算法有指数级别加速。这一算法的引入为量子机器学习的发展带来了新的可能性，使得许多经典机器学习问题的解决方案得以在量子计算环境中实现。随后在第 8.2.2 节将探讨量子奇异值变换，这是一种基于量子计算的线性代数工具。通过将奇异值变换引入量子机器学习框架，我们可以更好地处理高维数据和降维任务。接下来，第 8.2.3 节将探讨量子吉布斯采样，它提供了一种在量

子计算环境中高效实现吉布斯采样的方式。最后，第 8.2.4 节将介绍变分量子电路，这是一种用于训练和优化量子机器学习模型的方法。通过结合经典优化算法和量子电路的训练策略，变分量子电路提供了一种在量子计算机上训练和优化机器学习模型的创新方法。