本文介绍了量子SMOTE方法，利用量子计算技术解决机器学习数据集中的类别不平衡问题。算法通过量子过程生成合成数据点，无需依赖邻近性。旋转角度、少数类比例和分割因子等超参数提供更大的控制性和定制化。在TelecomChurn数据集上与随机森林和逻辑回归进行比较评估，验证了该方法在不同比例的合成数据下的影响。

本研究应用量子计算技术解决电力系统仿真问题，并引入两种新型量子神经网络进行优化。研究结果表明量子神经网络在精度上具有潜力，并进一步研究了各种配置来优化解决微分代数方程的效果。这是量子计算在电力系统模拟中的首次尝试，也拓展了量子技术在解决复杂工程问题上的潜力。