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变分量子算法
一种混合量子-经典算法，使用参数化量子电路，其参数由经典优化器迭代优化以最小化代价函数。
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参数化量子电路
包含可调参数旋转门的量子电路，允许在变分优化过程中探索量子态空间。
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量子拟设
为逼近计算问题解而选择的预定义参数化量子电路结构，在可表达性和可训练性之间取得平衡。
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贫瘠高原
一种现象，其中代价函数的梯度随电路深度呈指数级减小，使变分量子算法中的优化变得不可能。
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量子可表达性
变分拟设有效覆盖与所考虑问题相关的希尔伯特空间的量子态分布的生成能力。
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纠缠能力
衡量量子电路在量子比特之间创建纠缠的能力，是变分算法计算优势的关键因素。
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量子代价函数景观
量子参数空间中目标函数的拓扑结构，其特征为存在贫瘠高原、局部极小值和多模态景观。
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测量优化
减少变分算法中所需测量次数的策略，包括可观测量分解和重要性采样。
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可训练深度限制
变分电路由于贫瘠高原和累积的量子噪声而变得可训练的最大深度。
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变分量子生成器
变分量子算法中的生成组件，使用参数化电路来产生复杂的量子概率分布。
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拟设架构搜索
自动识别给定问题的最优拟设电路结构的过程，在可表达性和训练复杂度之间取得平衡。
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