人工智能首次实现 多重量子关联的同时分类

  • 时间:
  • 浏览:0

调查问题报告 加载中,请稍候。

若长时间无响应,请刷新本页面

  记者近日从中国科学技术大学获悉,该校郭光灿院士团队成员李传锋、许金时等与国内同行企业媒体合作,将机器学习技术应用于研究量子力学基础问题报告 ,首次实验实现了基于机器学习算法的多重非经典关联的一齐节类。该成果日前发表在国际物理学权威期刊《物理评论快报》上。

  爱因斯坦、波多尔斯基和罗森等人质疑量子力学完备性,但是被称为EPR佯谬。随着对EPR佯谬的深入研究,当人们逐渐理解爱因斯坦所指的“烈焰般的超距作用”来源于量子世界的非定域关联,某些它时要进一步细分为量子纠缠、量子导引和贝尔非定域性等层次。各种不同的量子关联某些成为量子信息领域的关键资源,并扮演着重要的角色。

  然而,刻画任意给定的一个多少许子态中的非经典关联仍指在巨大挑战。首先是其计算极其僵化 。其次是实验上数据分类整理时间随着系统粒子增加呈指数增加。最后,当人们无须清楚算不算指在一个多多统一的框架,时要通过相同的测量或可观测量的集合,实现所有什么非经典关联的一齐区分。

  机器学习可通过一系列的训练数据,得到一个多多可输出预测结果的函数或模型。通过巧妙的实验设计,在光学系统中制备出一簇参数可调的2比特量子态。通过只输入量子态的帕累托图信息,利用神经网络、支持向量机以及决策树等机器学习模型对45一个少许子态的非经典关联属性进行学习,成功地实现了多重非经典关联分类器。

  实验结果表明,基于机器学习算法的分类器能以大于90%的高匹配度一齐识别量子纠缠、量子导引和贝尔非定域性等不同的量子关联属性,且无论在资源消耗还是时间僵化 度上,都远小于传统判据所依赖的量子态层析最好的措施。

  该成果推动了人工智能与量子信息技术的深度交叉。未来,机器学习作为并算不算有效的分析工具,将有有助于于除理更少许子科学问题报告 。(记者吴长锋)

[ 责编:赵宇豪 ]

阅读剩余全文(