quantum-machine-learning

本文提出了一种面向小数据场景下植物表型组学分类的混合量子-经典工作流，通过监督潜在重构（PCA+LDA）在量子核对齐前提升几何可分性。实验显示可分性有所提升，但揭示了压缩权衡以及实现强量子性能的困难。

量子对抗机器学习综述，涵盖攻击、防御和理论基础。

本文提供了实证证据，表明量子纠缠在多智能体强化学习中提供了可测量的优势，通过CHSH游戏和协作导航任务展示了相对于经典基线的性能提升。