我国科学家首次将量子机器学习应用到数字地形领域本文转自：澎湃新闻近日

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近日，中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室与本源量子合作，首次利用量子机器学习探索数字地形领域，实现了江西省武功山的数字地形模型降尺度。

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武功山位于中国江西省中西部，山体呈东北—西南走向，主脉绵延120余千米，总面积约970平方千米
如何采用理论完备的方法实现外蕴量信息（如卫星遥感信息）与内蕴量信息（如地面观测信息）的有效集成，并解决生态环境曲面建模的误差问题、多尺度问题、非线性问题和大内存需求问题，一直以来是生态环境信息学面临的重要挑战。
为解决前述问题，科学家将生态环境要素的格网化表达抽象为数学“曲面” ，并通过曲面论、系统论和优化控制论以及现代计算机技术的有机结合，创建了集成外蕴量和内蕴量信息的高精度曲面建模(HASM)方法。但这一方法仍有许多遗留问题亟待解决。
高精度曲面建模方法可将空间生态环境要素曲面建模，转换为求解大型稀疏线性代数方程组，该大型线性系统可运用HHL量子算法进行求解。2009年， Harrow、Hassidim、Lloyd三位学者提出了求解线性方程组的量子算法(简称HHL算法) ，该量子算法相对已知的最优经典算法具有指数级的速度提升。因此，研究人员将HASM机器学习与HHL量子算法耦合，并称为HASM-HHL量子机器学习。

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HASM-HHL中的量子线路
此次，中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室领导的HASM研究团队与本源量子合作，基于本源量子的开源量子编程框架QPanda ，实现有关量子算法编程，运用HASM-HHL量子机器学习算法，实现了江西省武功山的数字地形模型(DTM)降尺度。团队还研究了多种计算精度下，该算法对应量子线路的变化过程，验证了理想情况下，超算程序模拟的HHL量子算法，不仅能达到经典预处理共轭梯度法的计算精度，同时算法复杂度相对经典算法有效降低。相关成果发表在《科学通报》(Science Bulletin)上。

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【我国科学家首次将量子机器学习应用到数字地形领域】
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