量子カーネル法

機械学習におけるカーネル法を量子計算に拡張した手法である。入力データを量子コンピュータ上の非常に複雑な高次元空間（量子特徴空間）にマッピングすることで、古典的な手法では発見が困難なデータの相関関係やパターンを抽出できる。量子干渉を利用してカーネル関数を計算することで、特定の分類問題において古典コンピュータを上回る精度を達成できる可能性が示されている。