量子K近鄰算法研究.pdf

1、近十年來，隨著量子計算研究的深入和機器學習算法領域的快速發(fā)展，涌現(xiàn)了很多量子機器學習算法。很多學者開始考慮將量子計算的理論、思維、方法和技巧應用到機器學習的算法中，利用量子信息計算的本原特性提高經(jīng)典機器學習算法的運行效率或準確率。量子機器學習算法不僅僅停留在理論研究上，最近已經(jīng)有物理學家根據(jù)提出的量子機器學習算法理論實現(xiàn)了該算法，這些理論研究的深入和物理實現(xiàn)上取得的成果為研究新的量子機器學習算法提供了參考。
　　本文首先介紹了量子

2、算法的基本理論，包括量子比特，量子門，量子計算的并行性，在此基礎上引出了兩個經(jīng)典的量子算法:量子Grover搜索算法和相位估計算法，對這兩種量子算法進行了描述，然后介紹了經(jīng)典的機器學習算法:K近鄰分類算法，主要討論該算法的三個方面的內(nèi)容:相似度的度量、搜索最接近的k個點所使用的算法和該算法的優(yōu)缺點。
　　接著本文就K近鄰算法計算量較大的不足提出了一種量子K近鄰算法，將經(jīng)典K近鄰算法的部分步驟使用量子算法來實現(xiàn)，利用量子疊加態(tài)和量子