量子机器学习是量子信息科学中的一个前沿热点研究领域。理论表明,通过量子计算和量子模拟的算法设计,可以极大地提高机器学习的效率,目前已经涌现出量子支持向量机、量子主成分分析等算法。这些成果极大地推动了量子计算系统,特别是量子信息处理所需的量子网络系统的理论和实验研究。本文围绕量子网络模型研究了两类设计问题,包括量子神经网络的基本组成单元——量子感知器的量子线路设计,以及微腔网络物理实现中的奇异点设计。研究成果总结如下:(一)基于Wiebe[1]提出的对偶空间的量子感知机模型,我们进行了复杂度分析,证明采用超平面上平均分布的计算复杂度低于Wiebe采用的高斯分布。在此基础上,采用基于量子傅里叶变换的算术模块和补码线路模块实现数据向量的内积运算,并设计了完整的量子线路。所设计线路在IBM16量子比特计算云平台上进行了验证,利用其中的12个量子比特实现了四个样本的分类,实验结果与理论完全吻合。(二)对于实现量子算法所需的信息处理与传递网络,网络中的耗散对调控量子信息的传递是非常重要的问题。论文研究了基于微腔网络实现中的奇异点设计问题。我们具体地对三腔网络系统中所有可能的EP点按照耦合的强弱进行了分类,该分类不仅包括了文献中已经报道的情况,还包括了一类新的环形链网络中的EP点。论文给出了所有可能EP点所需的耦合参数计算方法,并通过仿真验证了信号传输在EP点附近的奇异性。