摘要
子空间学习是机器学习领域的重要研究方向.为了降低子空间学习的复杂度,Cai等人提出了谱回归降维框架,并针对结合标签构造对应图的子空间学习提出了高效谱回归.近年来,量子计算的发展使进一步降低子空间学习算法的复杂度成为了可能.Meng等人率先提出了量子谱回归算法(MYXZ算法).MYXZ算法用了稀疏哈密顿量模拟技术来处理由权重矩阵生成的矩阵,但这个矩阵在较多的情况下是稠密矩阵.针对这种情况,指出了MYXZ算法的局限性,提出了一个改进的量子谱回归算法.改进算法采用了量子奇异值估计技术,在处理稠密矩阵时相对MYXZ算法有多项式加速.另外,提出了一个新的量子算法,对经典的高效谱回归进行加速.新算法能处理的这类问题是MYXZ算法无法处理的.新算法利用了量子岭回归和量子矩阵向量乘技术,在相同的参数条件下相对经典算法具有多项式加速效果.
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