پیشرفتهای اخیر در ماشین های بردار پشتیبان کوانتومی چشم اندازی برای پردازش های کوانتومی

کامپیوترهای کوانتومی با بهره گیری از اصول مکانیک کوانتومی مانند سوپرپوزیسیون، درهم تنیدگی، و هم پیوستگی پتانسیل حل مسائل محاسباتی پیچیده ای را دارند که برای کامپیوترهای کلاسیک چالش برانگیز هستند. ماشین های بردار پشتیبان کوانتومی (QSVM) به عنوان یکی از الگوریتم های پیشرو در یادگیری ماشین کوانتومی با استفاده از محاسبات کوانتومی عملکرد الگوریتم های کلاسیک را بهبود می بخشند. این مقاله مروری جامع بر پیشرفت های اخیر در QSVM ارائه می دهد، کاربردهای عملی آن را در حوزه هایی مانند کشف دارو و تحلیل مالی بررسی می کند، چالش های پیاده سازی روی دستگاه های کوانتومی مقیاس متوسط پرنویز (NISQ) را تحلیل می کند و جهت گیری های آینده این حوزه را مورد بحث قرار می دهد. نتایج نشان می دهند که QSVM در مسائل طبقه بندی و رگرسیون می تواند عملکردی مشابه یا بهتر از روش های کلاسیک داشته باشد اما نویز، محدودیت های سخت افزاری و پیچیدگی رمزگذاری داده ها همچنان موانع اصلی هستند.

کلیدواژه ها:

ماشین های بردار پشتیبان کوانتومی (QSVM) ، یادگیری ماشین کوانتومی ، پردازش کوانتومی ، کامپیوترهای کوانتومی ، دستگاه های NISQ ، طبقه بندی و رگرسیون