面向非平凡分类的通用变分量子核框架

研究者提出一种变分量子核算法框架，采用资源高效的 ansatz 处理复杂分类任务，并引入参数缩放技术加速收敛。该框架在涵盖表格、图像、时间序列和图数据的八个高维真实数据集上完成基准测试，在经典模拟中分类准确率与 RBF 等标准经典核相当。