随着近年来量子计算领域的飞速发展,量子计算技术已经深刻地改变了传统的计算模式与信息处理的方式。量子计算利用量子物理特有的量子纠缠、量子叠加等性质能够有效地提升信息处理的效率与能力,并且提供了新型的数据计算与信息处理方式。机器学习利用现有的计算资源对大数据进行分析学习得到规律以对未知数据进行预测,在众多领域有着广泛的应用。量子计算技术应用于机器学习中产生了量子机器学习这一研究方向。量子机器学习一方面可以实现相对经典机器学习算法的性能提升;另一方面对于解决特定任务,特别是量子物理领域的任务,具有独特的适配性与优势。目前,量子机器学习已经发展为一个系统性、全面性的研究领域。作为机器学习重要的研究分支,迁移学习旨在利用已知领域的知识来解决未知领域的机器学习任务。迁移学习对于提高机器学习算法模型的泛化能力,以及解决数据标注缺乏的问题具有重要的作用。然而目前对于量子迁移学习算法的设计研究还非常缺乏。现有的量子机器学习算法服从独立同分布假设,多适用于单一的任务场景。除此之外,对于采集到的数据特别是量子数据进行处理得到指定的数据格式和标记非常耗费资源。针对上述问题,本文针对迁移学习算法的量子化与应用进行系统性的研究。迁移学习旨在解决跨领域机器学习任务。然而如何在量子设备上运行迁移学习算法,以及如何利用量子计算技术提升现有迁移学习算法的性能是量子机器学习领域中亟待解决的问题。本文重点针对量子迁移学习领域中的数据预处理技术,以及量子化算法设计与应用问题进行系统性的研究。主要的工作内容和创新点包括:（1）针对量子迁移学习中的数据预处理问题,进行了系统性的研究并提出了相关的量子化设计方案。首先对量子数据编码技术进行系统性的研究总结。其次针对数据预处理中的线性降维算法——主成分分析算法的量子化方案进行研究。最后分别利用量子基础线性代数程序集和变分量子-经典混合过程这两种技术思路设计了非线性降维算法——局部线性嵌入算法的量子化方案。与经典局部线性嵌入算法相比,基于量子基础线性代数程序集的局部线性嵌入算法能够对数据的非线性降维的整体过程实现平方级加速。除此之外,基于变分量子-经典混合过程,分别利用端到端思想与分布实现过程设计了两种变分量子局部线性嵌入算法可以有效地在带噪声中等规模量子设备上对非线性数据进行降维处理。（2）针对迁移学习算法的量子化问题,提出了量子子空间对齐算法模型。首先基于量子基础线性代数程序集实现了子空间对齐过程,从而能够以相对经典子空间对齐算法平方根级的算法复杂度在通用量子计算设备上实现迁移学习过程。另外,基于带噪声中等规模量子设备,利用含参数变分量子电路与经典优化算法实现了两种不同配置方案的变分量子子空间对齐算法,即端到端变分量子子空间对齐算法和基于矩阵乘法的变分量子子空间对齐算法。根据在同构和异构迁移学习任务场景下的数据实验结果证明了变分量子子空间对齐算法的可行性与有效性。（3）针对具有更简化数据预处理过程的量子迁移学习算法的设计问题,提出了量子关联对齐算法模型的两种设计方案:基于量子基础线性代数程序集的关联对齐算法和变分量子关联对齐算法。第一种方案在通用量子计算设备上完成迁移学习任务,并且相对经典算法可以实现指数级加速;第二种方案分别基于端到端思想和矩阵乘法操作在浅层含参量子电路上实现了迁移学习过程,并且通过设计不同数据规模、不同任务场景下的迁移学习数据实验验证了该方案的可行性与有效性。本文针对量子迁移学习领域中数据预处理技术进行了全面性的研究并提供了相关的量子化设计方案,并且对于迁移学习算法的量子化与应用进行了系统性的研究。本文的研究内容为量子迁移学习领域的发展提供了新的思路,具有重要的理论与应用价值。