量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）在优化测试组合

量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）在优化测试组合选择中展现出显著潜力，通过量子计算的并行性和量子态叠加特性，可高效解决传统方法难以处理的组合爆炸问题。以下是其技术实现路径、优势及落地案例：

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一、QML优化测试组合的核心原理

1. 量子并行性加速搜索

• 经典瓶颈：N个测试用例的组合数为2^N，传统算法需指数时间遍历。
• 量子优势：利用量子叠加态同时评估多个组合（如Grover算法可平方级加速搜索）。

2. 量子编码测试特征

经典数据	量子编码方式	用途
测试用例优先级	振幅编码（Amplitude Encoding）	将优先级映射为量子态振幅
历史缺陷关联	量子纠缠态	建立用例间的缺陷风险关联
执行耗时	参数化量子电路（PQC）角度	优化时间成本约束下的组合选择

3. 混合架构设计