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摘要

机器学习因其在模式识别等问题上的优势已经被广泛应用到各个研究领域, 然而其运算能力在一定程度上受到经典计算机算力的制约. 近年来, 随着量子技术的高速发展, 量子计算加速的机器学习在诸多量子体系中进行了初步实验验证, 并在某些特定问题上展示出了超越经典算法的优势. 本文主要介绍两类典型的自旋体系—核磁共振体系和金刚石氮空位色心体系, 并回顾近年来量子机器学习在这两类体系上的一些代表性实验工作.

关键词:

Machine learning is widely applied in various areas due to its advantages in pattern recognition, but it is severely restricted by the computing power of classic computers. In recent years, with the rapid development of quantum technology, quantum machine learning has been verified experimentally verified in many quantum systems, and exhibited great advantages over classical algorithms for certain specific problems. In the present review, we mainly introduce two typical spin systems, nuclear magnetic resonance and nitrogen-vacancy centers in diamond, and review some representative experiments in the field of quantum machine learning, which were carried out in recent years.

Keywords:

作者及机构信息

通信作者:鲁大为,ludw@sustc.edu.cn

基金项目:国家重点研究发展计划(批准号: 2019YFA0308100)、国家自然科学基金(批准号: 12075110, 11975117, 11905099, 11875159, U1801661)、广东基础和应用基础研究基金会(批准号: 2019A1515011383)、广东省国际合作计划(批准号: 2020A0505100001)、深圳市科学技术和创新委员会(批准号: ZDSYS20170303165926217, KQTD20190929173815000, JCYJ20200109140803865, JCYJ20170412152620376, JCYJ20180302174036418)、鹏城学者、广东省创新研究与计划中心(批准号: 2019ZT08C044)和广东省重点实验室(批准号: 2019B121203002)资助的课题

Authors and contacts

Corresponding author:Lu Da-Wei,ludw@sustc.edu.cn

Funds:Project supported by the National Key Research and Development Program of China (Grant No. 2019YFA0308100), the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 12075110, 11975117, 11905099, 11875159, U1801661), the Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation, China (Grant No. 2019A1515011383), the Guangdong International Collaboration Program, China (Grant No. 2020A0505100001), the Science, Technology, and Innovation Commission of Shenzhen Municipality, China (Grant Nos. ZDSYS20170303165926217, KQTD20190929173815000, JCYJ20200109140803865, JCYJ20170412152620376, JCYJ20180302174036418), the Pengcheng Scholars, the Guangdong Innovative and Entrepreneurial Research Team Program, China (Grant No. 2019ZT08C044), and the Guangdong Provincial Key Laboratory, China (Grant No. 2019B121203002)

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