利用量子哈密顿量下降实现参数化线路的全量子训练

研究提出利用量子哈密顿量下降（QHD）在量子计算机上直接完成参数化量子线路的全量子训练，通过编码参数的量子比特相干控制第二寄存器上的线路。该方法证明了模拟误差界与网格分辨率无关且最多随参数数量线性增长，并可通过动力学调度最小化量子门数量。基准函数与参数化线路测试显示，该设计在同等成本下显著提升了找到全局最小值的概率。