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机器学习被证明可用于重构量子系统,解决量子研究千年难题

时间:2021-08-01
本文摘要:最近科学家通过实验证明,基于少量数据,机器学习可以修复量子系统。这个方法需要科学家在几小时内完成之前几千年都没有解决问题的问题。电子等粒子系统可以在许多不同的人群中不存在,每个系统都有特定的频繁出现概率。 在量子领域,有人指出,没有被仔细观察的系统不是没有人存在,而是所有可能的人群,该系统看起来像薛定谔的猫,科学家展开测量后,整个系统就会陷入特定的构成形式。

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最近科学家通过实验证明,基于少量数据,机器学习可以修复量子系统。这个方法需要科学家在几小时内完成之前几千年都没有解决问题的问题。电子等粒子系统可以在许多不同的人群中不存在,每个系统都有特定的频繁出现概率。

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在量子领域,有人指出,没有被仔细观察的系统不是没有人存在,而是所有可能的人群,该系统看起来像薛定谔的猫,科学家展开测量后,整个系统就会陷入特定的构成形式。因此,量子系统的这一特性指出,科学家不能通过一次实验仔细观察整个系统的简单特性,必须反复多次测量,对分析进行很大的研究,直到需要确认系统整体的状态为止。但是,在这个过程中,随着量化系统中使用的量子数量的减少,系统的复杂性不会以指数倍迅速增加。例如,每个电子享受向下或向上的磁矩,5电子系统享受32种可能的人群。

一百个电子系统享受二的一百次方种的人群。另外,量子纠葛也不会恶化量子系统的复杂性,因此,用以往的方法力不从心。

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最近的这项研究是由美国纽约量子物理中心副研究员朱塞佩卡利奥和加拿大科学家计算的,利用机器学习技术避免了这些允许。他们将量子系统的实验测量结果获取到基于人工神经网络的软件工具中,软件不试图自学模仿系统的不道德。

如果软件提供了足够的数据,那正确地修复原始量化系统的研究者就用于基于不同的量化系统的模拟数据集来测试软件。结果表明,该软件接近非常强大的传统方法,新技术能够处理更大的系统,科学家在验证量子计算机是否正确安装、量子软件是否如预期那样运行等将来。


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