量子计算会增强人工智能吗？量子时间晶体实现抗噪量子机器学习

背景：量子机器学习面临噪声干扰和贫瘠高原等挑战，传统量子神经网络调参困难。研究目的：探索基于离散量子时间晶体的量子储备池计算算法，提升抗噪能力和机器学习效率。结论：实验证明该算法在MNIST手写识别任务中准确率接近90%，且对量子门噪声具有强鲁棒性，多体局域化效应随量子比特数增加增强拓扑保护作用。