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量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）在优化测试组合

news 来源：原创 2025/9/9 8:07:49

量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）在优化测试组合选择中展现出显著潜力，通过量子计算的并行性和量子态叠加特性，可高效解决传统方法难以处理的组合爆炸问题。以下是其技术实现路径、优势及落地案例：

一、QML优化测试组合的核心原理

1. 量子并行性加速搜索
  • 经典瓶颈：N个测试用例的组合数为2^N，传统算法需指数时间遍历。
  • 量子优势：利用量子叠加态同时评估多个组合（如Grover算法可平方级加速搜索）。
2. 量子编码测试特征
经典数据量子编码方式用途
测试用例优先级振幅编码（Amplitude Encoding）将优先级映射为量子态振幅
历史缺陷关联量子纠缠态建立用例间的缺陷风险关联
执行耗时参数化量子电路（PQC）角度优化时间成本约束下的组合选择
3. 混合架构设计

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