基于量子奇异值估计的岭回归算法

作为一种有监督学习算法,岭回归算法有着十分广泛的使用。本工作将量子奇异值估计与经典岭回归算法相结合,提出了一种量子岭回归算法。该算法利用量子计算的并行特性,实现了对岭回归拟合参数的求解以及预测值的获取。复杂度分析表明,所提算法有效解决了数据矩阵为非厄米矩阵时需要进行矩阵拓展或者矩阵运算的问题,与经典算法相比在运行时间上具有指数级加速。此外,本工作还给出了所提算法的量子电路图并对其关键步骤进行了仿真实验,实验结果验证了所提算法的有效性和可行性。