基本信息
文件名称：2025年量子AI优化算法习题（含答案与解析）.docx
文件大小：16.18 KB
总页数：24 页
更新时间：2025-09-08
总字数：约8.51千字
文档摘要
2025年量子AI优化算法习题（含答案与解析）
一、单选题（共15题）
1.量子AI优化算法中，以下哪项技术能够显著提高量子神经网络（QNN）的收敛速度？
A.量子傅里叶变换（QFT）
B.量子逆傅里叶变换（QIFT）
C.量子随机梯度下降（QRSGD）
D.量子模拟退火（QSAB）
答案：C
解析：量子随机梯度下降（QRSGD）利用量子计算机的并行性和快速计算能力，可以显著提高量子神经网络（QNN）的收敛速度。参考《量子AI优化算法手册》2025版第4.2节。
2.在量子AI优化算法中，如何减少量子比特的误差率，从而提高算法的精度？
A.增加量子比特的数量
B.使用更