Kvantestøttet vektorstøttemaskin
Kvantestøttet vektorstøttemaskin (QSVM) er en kvantemaskinlæringsalgoritme som kombinerer kvantefunksjonsrom med klassisk SVM-trening. Foreslått av Rebentrost et al. i 2014, utnytter QSVM kvanteprosessorer til å beregne kjernelfunksjoner, noe som potensielt gir hastighetsøkning for klassifiseringsproblemer, samtidig som den forblir praktisk på kvanteenheter med nær fremtidig kapasitet.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Kvantetilnærmet optimeringsalgoritmeKvanteberegning↔ compare
- VariasjonskvanteegentilstandsløserKvanteberegning↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →