量子判别分析QLDA（四）

在前三期中，咱们回顾了经典的LDA降维与分类，量子LDA降维算法，Hermitian chain product的详细证明。本期将介绍QLDA分类算法。

前期回顾

本期大纲

QLDA分类算法

QLDA分类算法

QLDA分类算法与降维算法相类似，一共具有以下几个步骤，如图1所示，图1蓝色部分为各个步骤的时间复杂度。

图1 Quantum discriminant analysis classifier.

【步骤1】的初始化与QLDA降维算法类似，分为3步，这里简单回顾下：

（1）执行Oracle：

（2）提取基态中的值至概率幅：

其中，

（3）执行偏迹运算：

结束。

【步骤2】直接采用HHL算法即可。

【步骤3】通过内积swap-test求得。

【步骤4】小编这里其实有个疑问，在经典的LDA算法中，判别函数为：

前三步已经求得了上式中蓝色的部分，第四步需要增加红色部分。然而作者在原算法中并没有执行log的操作。直接考虑加上pi_c的值。

【步骤5】直接比较delta_c(x)，最大值对应的类别c即为x的类别。

算法的复杂度分析主要是结合了各个步骤中的时间复杂度（如图1所示），最终为：

文末彩蛋

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