噪声量子处理器上的工程化学习问题研究

研究人员利用投影量子核在 15、30 和 45 量子比特的噪声量子处理器上，在工程化分类问题中展现出显著优于经典方法的性能差距。误差缓解技术通过改善硬件表现并增加经典求解难度进一步拉大了该差距，且测试结果在不同量子处理单元上具有可重复性。但矩阵积态模拟结果表明，战胜 SOTA 经典模拟方法依然是核心挑战。