1.一种文本分类方法，其特征在于：包括：

利用量子特征映射，将待分类的文本数据存储在量子态U(x)|0>中，制备得到量子态|ψ1>；

由矩阵求逆的量子电路对SVM的优化问题进行求解制备得到量子态|ψ0>，所述SVM的优化问题根据待分类的文本数据确定得到；

按照下式制备得到以下量子态：

采用Hadamard门对制备得到的量子态进行测量，根据测量结果，得到待分类的文本数据的分类结果；所述测量结果为估计1出现的概率，若估计1出现的概率低于0.5，则待分类的文本数据被归类为+1；相反，则待分类的文本数据被归类为‑1；

所述的矩阵求逆的量子电路包括两个量子寄存器系统和处于|0>态的辅助比特系统；

所述的矩阵求逆的量子电路对SVM的优化问题进行求解，包括以下步骤：将SVM的优化问题转化为等价的线性代数问题，得到SVM的最小二乘近似，表示为矩阵F；

根据待分类的文本数据，选择核函数；

将矩阵F扩充到2M维，表示为矩阵 定义酉矩阵 酉矩阵 中的一个酉算子存储矩阵 信息；

准备两个量子寄存器系统，分别记为a和s，并初始化为量子态|0>a、|1,y>s；

增加一个辅助比特，并处于|0>态；在辅助比特上作用一系列单比特旋转门；

在两个量子寄存器系统和一个辅助比特上交替作用受控的 和 表示酉矩阵的逆算子，制备得到量子态|ψ0>；

所述一系列单比特旋转门包括：Ry(θ)和Rz(φ)，表示为：it

式中，θ、φ表示中间变量，e 表示复函数。

2.根据权利要求1所述的一种文本分类方法，其特征在于：所述的将SVM的优化问题转化为等价的线性代数问题，得到SVM的最小二乘近似，表示为矩阵F，具体操作包括：SVM的优化问题表示为：

且满足不等式约束：yj(w·xj+b)≥1,j＝1,2,....,M，其中，w是法向量，决定了超平面的方向，b是位移项，决定了超平面与原点之间的距离；yj是类别标签；xj是特征向量；

通过整合松弛变量ej并利用 的性质将不等式约束转换为等价的等式形式，将yj(w·xj+b)≥1修正为等式约束w·xj+b＝yj(1‑ej)；

根据修正后的等式约束，在SVM的优化问题对应的拉格朗日函数中增加一个惩罚项其中，γ表示用于调节训练误差与SVM的优化问题之间平衡的标量；

通过计算增加有惩罚项 的拉格朗日函数的偏导数，消去w和ej，得到SVM的最小二乘近似：T T

其中，y＝(y1,...,yM) ，1＝(1,...,1) ,K为核矩阵，矩阵F的维数为(M+1)×(M+1)；M表示数据点的数量，yM表示数据点M对应的标签，α表示SVM参数；

SVM参数α通过矩阵方程 推导出。

3.根据权利要求2所述的一种文本分类方法，其特征在于：所述矩阵 表示为：

4.根据权利要求3所述的一种文本分类方法，其特征在于：所述酉矩阵 表示为：

5.一种图像分类方法，其特征在于：包括以下步骤：利用量子特征映射，将待分类的图像数据存储在量子态U(x)|0>中，制备得到量子态|ψ1>；

由矩阵求逆的量子电路对SVM的优化问题进行求解制备得到量子态|ψ0>，所述SVM的优化问题根据待分类的图像数据确定得到；

按照下式制备得到以下量子态：

采用Hadamard门对制备得到的量子态进行测量，根据测量结果，得到待分类的图像数据的分类结果；所述测量结果为估计1出现的概率，若估计1出现的概率低于0.5，则待分类的图像数据被归类为+1；相反，则待分类的图像数据被归类为‑1；

所述的矩阵求逆的量子电路包括两个量子寄存器系统和处于|0>态的辅助比特系统；

所述的矩阵求逆的量子电路对SVM的优化问题进行求解，包括以下步骤：将SVM的优化问题转化为等价的线性代数问题，得到SVM的最小二乘近似，表示为矩阵F；

根据待分类的图像数据，选择核函数；

将矩阵F扩充到2M维，表示为矩阵 定义酉矩阵 酉矩阵 中的一个酉算子存储矩阵 信息；

准备两个量子寄存器系统，分别记为a和s，并初始化为量子态|0>a、|1,y>s；

增加一个辅助比特，并处于|0>态；在辅助比特上作用一系列单比特旋转门；

在两个量子寄存器系统和一个辅助比特上交替作用受控的 和 表示酉矩阵的逆算子，制备得到量子态|ψ0>；

所述一系列单比特旋转门包括：Ry(θ)和Rz(φ)，表示为：it

式中，θ、φ表示中间变量，e 表示复函数。

6.根据权利要求5所述的一种图像分类方法，其特征在于：所述的将SVM的优化问题转化为等价的线性代数问题，得到SVM的最小二乘近似，表示为矩阵F，具体操作包括：SVM的优化问题表示为：

且满足不等式约束：yj(w·xj+b)≥1,j＝1,2,....,M，其中，w是法向量，决定了超平面的方向，b是位移项，决定了超平面与原点之间的距离；yj是类别标签；xj是特征向量；

通过整合松弛变量ej并利用 的性质将不等式约束转换为等价的等式形式，将yj(w·xj+b)≥1修正为等式约束w·xj+b＝yj(1‑ej)；

根据修正后的等式约束，在SVM的优化问题对应的拉格朗日函数中增加一个惩罚项其中，γ表示用于调节训练误差与SVM的优化问题之间平衡的标量；

通过计算增加有惩罚项 的拉格朗日函数的偏导数，消去w和ej，得到SVM的最小二乘近似：T T

其中，y＝(y1,...,yM) ，1＝(1,...,1) ,K为核矩阵，矩阵F的维数为(M+1)×(M+1)；M表示数据点的数量，yM表示数据点M对应的标签，α表示SVM参数；

SVM参数α通过矩阵方程 推导出。

7.根据权利要求6所述的一种图像分类方法，其特征在于：所述矩阵 表示为：

8.根据权利要求7所述的一种图像分类方法，其特征在于：所述酉矩阵 表示为：