本文介绍了一种新方法量子阴影梯度下降（QSGD），该方法在回归任务中超越了标准优化算法。研究了量子测量中函数梯度的估计，提出了基于Pauli旋转的算法，并探讨了混合量子-经典优化的收敛性。实验结果显示，该算法在量子支持向量机和神经网络优化中表现优异。