王恒燕;谭静;黄一笑;郑文强 基于参数化量子电路的自动编码器量子图像压缩。 （英语） Zbl 07832324号 量子信息处理。 23，第2号，第41号论文，第14页（2024年）. 摘要：数字图像的分析和处理在信息处理中起着至关重要的作用。然而，随着图像数据的快速增长，基于像素的图像操作往往会导致显著的复杂性。将图像编码到量子系统中，并利用叠加和纠缠原理，可以缓解这些挑战。将量子图像处理与机器学习算法相结合，有望进一步提高效率。这里训练一个量子自动编码器，使用混合量子经典控制方法将图像数据压缩到低维空间。参数化量子电路的优化涉及到简单观测值的测量，从而减轻了与成本函数和梯度计算相关的计算负担。我们应用我们的量子自动编码器来压缩MNIST手写数字数据集。结果表明了量子压缩方法的可行性和有效性。这项工作突出了量子神经网络在实现高效量子图像处理方面的潜在应用。 MSC公司： 81页68 量子计算 关键词：量子图像压缩;量子自动编码器;参数化量子电路 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Wang}等人，《量子信息处理》。23，第2号，第41号论文，第14页（2024；Zbl 07832324） 全文： 内政部 参考文献： [1] Deutsch，D.，《量子理论、丘吉尔原理和通用量子计算机》，Proc。数学。物理学。工程科学。，400, 1818, 97-117 (1985) ·Zbl 0900.81019号 [2] Knill，E.，《使用真实噪音设备的量子计算》，《自然》，434702939-44（2005）·doi:10.1038/nature03350 [3] 哈罗，AW；Montanaro，A.，《量子计算至上》，《自然》，549，7671，203-209（2017）·doi:10.1038/nature23458 [4] Lloyd，S.，《通用量子模拟器》，《科学》，27352781073-1078（1996）·Zbl 1226.81059号 ·doi:10.126/科学273.5278.1073 [5] 乔治斯库，IM；阿什哈布，S。；Nori，F.，《量子模拟》，修订版。物理。，86, 1, 153 (2014) ·doi:10.1103/RevModPhys.86.153 [6] 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