據(jù)外媒報(bào)道，來自俄羅斯斯科爾科沃科技學(xué)院(Skoltech)的研究人員開發(fā)了一種加速量子相互作用計(jì)算的新方法。它們在量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上完成整個過程，而不是通過經(jīng)典算法在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上存儲/計(jì)算量子信息。不可預(yù)測性是量子尺度相互作用建模的固有問題。由于能夠預(yù)測復(fù)雜交互作用結(jié)果的理論模型很少，所以科學(xué)家需要依賴抽樣技術(shù)。

　　他們一遍又一遍地計(jì)算同樣的東西，再加上一定程度的隨機(jī)性，最后評估出整體情況。盡管這會產(chǎn)生有效的結(jié)果，但它卻需要使用龐大的計(jì)算能力。

資料圖

　　不過 Skoltech 合并了一些量子計(jì)算發(fā)展中的理論方法，用量子計(jì)算機(jī)的特殊特性替代了抽樣方法的隨機(jī)性。他們的方法使用了一種叫做變分量子特征解算器的算法來創(chuàng)建一個關(guān)于所有相互作用物體/力的起始位置的量子描述。然后在經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的位置上增加了一些額外的信息來估計(jì)交互類型。之后，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（這部分仍處于理論層面）計(jì)算交互并在輸出中搜索模式。

　　數(shù)值測試發(fā)現(xiàn)，研究人員的方法得到了中等精度的結(jié)果：他們使用的大多數(shù)投票量子分類器在作為測試網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后，在橫場 Ising 模型中識別物相的準(zhǔn)確率為 99%，在 XXZ 模型中識別物相的準(zhǔn)確率為 94%。然而，用這種方法工作的量子計(jì)算機(jī)還沒有被設(shè)計(jì)出來，所以現(xiàn)在想要慶祝還為時過早。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的科学家使用“量子数据”为量子计算机加速的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。