В статье рассматриваются квантово-вдохновлённые алгоритмы (QI) для задач классификации высокоразмерных данных. Современные области применения — компьютерное зрение, анализ сигналов, обработка текстов и графовых структур — характеризуются большим числом признаков, что приводит к росту вычислительных затрат и проблемам масштабирования классических методов классификации. QI-алгоритмы используют математический аппарат квантовой механики — суперпозицию, интерференцию, тензорные представления состояний и вероятностные измерения — реализуя их на классическом оборудовании. Рассматриваются триосновных направления развития: деквантованные алгоритмы и матричные аппроксимации, тензорные сети с пространственно-эволюционной блочной децимацией, а также квантово-вдохновлённые метаэвристики для глобальной оптимизации. Проводится анализ их вычислительной эффективности, включая влияние ранга и числа обусловленности входных матриц, а также преимущества в невыпуклых и многомерных пространствах признаков. Делается вывод, что QI-подходы обеспечивают существенное ускорение вычислений при работе с экстремально высокоразмерными данными и позволяют преодолевать ограничения классических детерминированных методов, включая локальные оптимумы и экспоненциальный рост пространства признаков. Результаты исследования показывают потенциал интеграции QI-алгоритмов в существующие системы машинного обучения и комбинаторной оптимизации для повышения эффективности, масштабируемости и надежности классификации.

This paper explores quantum-inspired (QI) algorithms for high-dimensional data classification. Modern application domains such ascomputer vision, signal analysis, text processing, and graph structures are characterized by a large number of features, leading to increased computational costs and scalability challenges for classical classification methods. QIalgorithms leverage the mathematical framework of quantum mechanics — superposition, interference, tensor representations of states, and probabilistic measurements — implemented on classical hardware. Three main directions are analyzed: dequantization and matrix approximations, tensor networks with spatially-evolutionary block decimation, and quantum-inspired metaheuristics for global optimization. The study evaluates computational efficiency, including the impact of № 1 ( - ) 2026. 91 matrix rank and condition number, aswell asadvantages in non-convex and high-dimensional feature spaces. It is concluded that QIapproaches provide significant acceleration in processing extremely high-dimensional data, overcoming limitations of classical deterministic methods, such aslocal optima and exponential growth of feature space. The results highlight the potential for integrating QIalgorithms into existing machine learning and combinatorial optimization systems to enhance efficiency, scalability, and reliability of classification.