量子核SVM欺诈检测基准：经典模型仍领先

Hitanshi Arora 等在 arXiv 论文（基于论文摘要）中发布了量子核支持向量机（QSVM）用于信用卡欺诈检测的受控基准：在严格匹配样本数、特征数和缩放条件下，比较 Angle、ZZFeatureMap 和 IQP 三种量子编码与经典模型。结果显示经典基线最高 PR-AUC 达 0.983，而限制经典模型匹配 QSVM 硬件约束（500 样本、4 个 PCA 特征）后降至 0.750。 在量子 Gram 矩阵流程中加入 SMOTE 使各特征映射的 PR-AUC 约提高 0.04；在真实量子硬件上测试时，受 CNOT 门错误和热噪声影响，性能进一步降至 0.62。研究整体表明在 NISQ 约束下 QSVM 尚不及经典模型。

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