基于粒球计算与量子HHL算法的混合支持向量机优化方法及系统

本发明涉及一种基于粒球计算与量子HHL算法的混合支持向量机优化方法及系统，属于机器学习与量子计算交叉领域。解决传统支持向量机处理大规模数据时计算复杂度高、抗噪性差的问题。技术方案包括：通过粒球计算将原始数据压缩为超球粒球；推导粒球支持向量机最小二乘形式并转换为线性方程组；利用量子随机存取存储器QRAM编码数据至量子态；运行量子线性系统求解算法HHL求解决策参数；通过固定点迭代更新半径约束量直至收敛。技术效果体现为：结合粒球降维与量子并行计算实现指数级加速；通过半径约束机制增强模型抗噪能力；降低量子资源消耗；支持万亿级样本实时分类。