Kvantový podpůrný vektorový stroj
Kvantový podpůrný vektorový stroj (QSVM) je kvantový algorimus strojového učení kombinující kvantové příznakový prostory s klasickým trénováním SVM. QSVM, navržený Rebentrostem a kol. v roce 2014, využívá kvantové procesory k výpočtu kernelových funkcí, což potenciálně nabízí zrychlení pro klasifikační problémy a zároveň zůstává praktický na kvantových zařízeních blízké budoucnosti.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Rebentrost, P., Mohseni, M., Lloyd, S. (2014). Quantum support vector machine for big data classification. Physical Review Letters, 113, 130503. DOI: 10.1103/PhysRevLett.113.130503 ↗
- Havlíček, V., Córcoles, A. D., Temme, K., et al. (2019). Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces. Nature, 567, 209–212. DOI: 10.1038/s41586-019-0980-2 ↗
- Liu, Y., Arunachalam, S., Temme, K. (2021). A rigorous and robust quantum speed-up in supervised machine learning. arXiv preprint arXiv:2010.07471. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/quantum-computing/quantum-svm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Kvantový algoritmus pro přibližnou optimalizaciKvantové výpočty↔ compare
- Variační kvantový eigensolverKvantové výpočty↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →