确定量子机器学习算法不公平性因素的方法、系统和设备

摘要

本发明涉及量子计算技术领域，尤其涉及一种确定量子机器学习算法不公平性因素的方法、系统和设备，方法包括：获取待测试量子机器学习算法对应的超算子和量子测量，并获取超算子对应的Kraus矩阵集合，以及获取量子测量对应的Kraus矩阵集合，利用第一公式计算第一中间量，利用第二公式计算第二中间量，将最大特征值和最小特征值之间的最大差值所对应的第二中间量确定为目标第二中间量，能够寻找到用于待测试量子机器学习算法的表征不公平因素的一对量子数据，即目标第二中间量的最大特征值对应的特征向量和目标第二中间量的最小特征值对应的特征向量，通过该对量子数据能够客观且准确判断待测试量子机器学习算法是否公平。