- 超维量子因式分解
本文提出了一种量子算法，用于有效地解码超向量，这是从超向量中提取原子元素的关键过程，是可解释学习和信息检索中超维计算（HDC）模型的重要任务。我们通过利用 HDC 和量子计算之间的相似之处，并利用量子算法的加速能力，提出了 HDQF，一种创 - ICML有限和优化的量子算法与下界
通过量子计算，我们提出了一个具有改进复杂性的量子算法来解决有限和优化问题，使得我们可以找到一个 ε- 最优解点。
- 多元迹估计：基于量子态空间线性代数
本文提出了一种适用于近似多元痕迹（即矩阵乘积的痕迹）的量子算法，该算法通过一系列低层电路构造操作将多元痕迹公式直接转化为量子电路，并利用 qMSLA 操作构建状态准备电路，输出两个编码多变痕迹的状态准备电路。此算法仅使用状态准备电路作为输入 - 量子辅助的希尔伯特空间高斯过程回归
高斯过程是机器学习中常用的概率模型之一，本研究提出了一种基于希尔伯特空间逼近的量子算法，用于解决高斯过程回归中数据集规模大导致的计算复杂性问题。该方法结合了经典基函数展开和量子计算技术，利用量子主成分分析、条件旋转、Hadamard 和 S - 路径稀疏 Lasso 的量子算法
我们提出了一种新颖的量子高维线性回归算法，基于经典的 LARS（最小角度回归）路径算法，通过引入量子求解子程序和近似量子最小寻找子程序，实现在目标参数变化时得到完整的正则化路径，以相对比较快的速度实现了二次加速。我们的研究还证明了 LARS - $Des$-$q$：一个构建和高效重训练用于回归和二元分类的决策树的量子算法
介绍一种名为 $Des$-$q$ 的新型量子算法，用于构建和重新训练用于回归和二分类任务的决策树，并通过开发高效的量子监督聚类方法实现聚类分割。该算法在训练样本数量的对数时间复杂度范围内显著减少了重新训练决策树所需的时间，同时展示了与现有决 - 你知道什么是 q-means 吗？
改进版的 q-means 量子算法和 dequantized 算法，分别以 O ((k^2)/(ε^2)(√k*d + log (Nd))) 和 O ((k^2)/(ε^2)(kd + log (Nd))) 的时间复杂度在近似 k-mean - 通过量子计算实现高阶拓扑核
本研究基于构建 Betti 曲线，提出了一种量子方法来定义拓扑核，该方法在噪声模拟器上实现，通过一些实证结果展示了其鲁棒性和在量子机器学习中的优势。
- 量子决策和搜索算法的统一信息动态分析：计算智能度量
本文从信息理论的角度考察了量子算法的演化，利用 Deutsch-Jozsa，Shor 和 Grover 算法的经典和量子信息流分析来论证基于超态叠加、量子纠缠和干涉的信息门控单元（QAG）通过作用于输入向量，将信息储存到系统状态中，在最小化 - 量子变分和量子启发式聚类
本研究提出了一种基于变分量子电路的量子算法，用于对数据进行聚类；该算法可以将数据分类为多个聚类，并且可以在少量量子比特的嘈杂中间量子计算设备上轻松实现。
- 用于量子神经网络的量子激活函数
利用量子计算机实现任意解析激活函数的量子算法填补了量子感知机领域的空白，使得任何前馈神经网络都能获得 Hornik 定理的通用逼近性质，从而使得机器学习、模式识别和聚类等问题更易于解决。
- 量子置换同步
介绍了 QuantumSync 这一量子算法，旨在解决计算机视觉领域中的同步问题。特别地，该算法可处理离散变量中的非凸优化问题，并以近似全局最优解作为输出结果。该算法在现有的 D-Wave 量子计算机上实现了样例验证，为解决同步问题提供了可 - AAAI一般矩阵博弈的次线性经典和量子算法
本研究提出了一种插值算法，该算法能够在两个特殊情况之间插值，并解决矩阵游戏问题。我们同时提供经典算法和量子算法，用于近似 Carathéodore 问题和 lq-margin 支持向量机。
- Yao.jl: 可扩展、高效的量子算法设计框架
该研究介绍了 Yao，一个可扩展，高效的开源框架，用于量子算法设计。Yao 具有量子电路的通用和可微编程，在模拟与近期应用相关的中小型量子电路方面实现了最先进的性能。介绍了 Yao 背后的设计原则和关键技术，包括量子块中间表示，优化可逆计算 - 用于估算凸体积的量子算法
本研究提出一种基于 Chebyshev cooling 并利用量子随机游走技术的量子算法，用于估算多维凸包的体积，比已知的经典算法要更快，同时还证明了量子算法所需的查询次数。
- 量子启发的次线性经典算法求解低秩线性系统
本文介绍了解决低秩线性系统的古典次线性时间算法。我们的算法受 HHL 量子算法解决线性系统和 Tang 去量子化推荐系统量子算法的最新突破的启发。我们提出了两种算法：提供 $A^{-1} b$ 样本的 “采样” 算法和输出 $A^{-1} - 量子计算金融：用于投资组合优化的量子算法
本文提出一种量子算法来优化投资组合，利用历史数据进行处理，并输出相关的财务结果，可以实现多项式时间复杂度。
- 量子风险分析
我们提出了一种比传统的经典蒙特卡罗模拟更高效地分析风险的量子算法，利用基于门的量子计算机上的量子振幅估计来评估风险测度，并展示了如何实现该算法以及如何折衷算法和电路深度的收敛速度。
- MM训练高斯过程的量子算法
本文提出利用量子算法计算高斯过程模型中的边缘似然函数，能够显著提高计算效率。
- 模拟非稀疏哈密顿量的量子算法
文中提出了一种基于量子随机存取存储器（qRAM）的算法，可以模拟不一定稀疏的哈密顿量动力学，并通过一种线性组合的量子行走实现了多项式对数精度，最后证明了该算法可以作为一个单元实现子程序，同时实现量子线性系统求解器，对于两种应用都具有 Θ(√