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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“lpl下注平台”

发布日期:2021-09-10 00:09浏览次数:
本文摘要:最近,科学家通过实验证明,基于少量数据,机械学习可以修复量子系统。这种方法需要科学家在几个小时内完成几千年前没有解决问题。电子等粒子系统不存在于许多不同的人群中,每个系统都有特定的频繁出现概率。在量子领域,没有被仔细观察的系统并不是任何人都不存在,而是所有可能的人都被指出,这个系统看起来像薛定谔的猫,科学家测量的话,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,机械学习可以修复量子系统。这种方法需要科学家在几个小时内完成几千年前没有解决问题。电子等粒子系统不存在于许多不同的人群中,每个系统都有特定的频繁出现概率。在量子领域,没有被仔细观察的系统并不是任何人都不存在,而是所有可能的人都被指出,这个系统看起来像薛定谔的猫,科学家测量的话,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,而是通过一次又一次的测量进行大的研究分析,直到需要确认整个系统的状态。但是,在这个过程中,随着量子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,每个电子都有向下或向上的磁矩,5个电子系统有32个可能的人,100个电子系统有2个100次的人。

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另外,量子纠纷也不会加剧量子系统的复杂性,所以传统的方法力量不够。在最近的研究中,美国纽约计算了量子物理中心的副研究员朱塞佩·卡莱奥和加拿大科学家,利用机器学习技术回避了这些许可。他们将量子系统的实验测量结果获取给基于人工神经网络的软件工具,软件不会自学,试图模仿系统的不道德,一旦软件提供足够的数据,就能正确修复原始量子系统。研究人员用于不同量子系统的模拟实验数据集测试软件。

结果显示,该软件接近超传统方法,新技术也可以处理更大的系统,有助于科学家检查量子计算机是否正确设置,量子软件是否按预期运营等。将来,这项研究不会大大推进量子计算机的研究和发展。


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