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持久图的量子距离近似
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了拓扑数据分析方法在分类和聚类任务中的应用，特别是通过使用持续图可以总结有关可能复杂和高维数据集形状的重要信息。研究探索了量子计算机用于估计持续图之间距离的潜力，并提出了用于Wasserstein距离和$d^{c}_{p}$距离的变分量子算法。实现是量子近似优化算法的加权版本，依赖于控制子句来编码优化问题的约束条件。
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关键要点
- 本文研究拓扑数据分析方法在分类和聚类任务中的应用。
- 持续图可以总结复杂和高维数据集形状的重要信息。
- 探索量子计算机在估计持续图之间距离的潜力。
- 提出了用于Wasserstein距离和$d^{c}_{p}$距离的变分量子算法。
- 实现是量子近似优化算法的加权版本，依赖于控制子句编码优化问题的约束条件。
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