量子电路简化：高效且安全的量子机器学习新突破

墨尔本大学和澳大利亚国家科学研究组织（CSIRO）的最新研究展示了量子电路优化在量子机器学习中的潜力。团队开发了三种全新编码方法——矩阵积态、基因算法和变分编码，在显著减少量子电路深度的同时保持分类准确性，平均减少了100个CNOT门。研究成果已通过IBM量子设备的模拟和实验验证，显示出量子状态编码在图像识别和复杂数据分析中的强大性能。该研究不仅推动了当前量子设备上实际应用的可行性，还增强了模型对抗干扰的鲁棒性，为量子安全应用铺平了道路。