文档摘要

量子机器学习 量子计算基础：量子比特（qubit）、叠加态（superposition）、纠缠（entanglement）、测量（measurement） 量子门：Pauli 门（X、Y、Z）、Hadamard 门、CNOT、Toffoli、旋转门 量子线路：线路模型、参数化线路、线路深度与宽度 变分量子算法：VQE、QAOA、变分分类器 量子核方法：量子特征映射、量子支持向量机 量子神经网络：把参数化量子线路当作神经网络层 贫瘠高原（barren plateaus）：量子线路中梯度消失、表达力与可训练性的权衡 量子优势之争：NISQ 时代的局限、容错量子计算的时间线 经典-量子混合架构：在经典流水线里插入量子层

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