HASM量子机器学习

本文介绍了中国科学院地理科学与资源研究所岳天祥研究团队提出的高精度曲面建模（HASM）机器学习方法的量子算法（HASM-HHL）。该算法旨在解决传统计算机在计算能力和精度上的限制，通过量子计算实现指数级加速，并达到传统高精度算法的精度水平。文章回顾了HASM方法的发展历程，从1986年的探索阶段到2020年提出的生态环境曲面建模基本定理，展示了该方法在解决地理信息系统和计算机辅助设计系统中的误差和计算速度问题上的应用。此外，HASM方法已被联合国多个评估报告采纳，并在中国碳卫星大气二氧化碳观测数据处理中发挥重要作用。最新的国家标准《地表碳核查技术规程》也基于HASM方法，为中国的“双碳”战略目标提供了技术支持。