量子3.0：量子学习，量子启发式及其超越

量子学习范式旨在解决如何最好地利用量子力学和信息处理的概念要素，以通过经验提高计算系统在特定任务中的可操作性和功能性的问题。它是快速发展的框架之一，位于物理学、统计学和信息处理的交叉点，是数据科学、机器学习和人工智能的下一个前沿。量子学习范式的发展受多种因素驱动：对更高效的数据存储和计算速度的需求，新算法的开发以及特定物理系统与学习架构之间的结构共振。鉴于在高级科学分析、商业等领域对数据密集型过程更好的计算方法的需求，以及为教育、能源、市场营销、制药和医疗保健、金融和工业等领域促进更数据驱动的决策制定的需求。