機器學(xué)習被證明可用于重構量子系統，解決量子研究千年難題

該研究將會(huì )極大的推動(dòng)量子計算機的研究和發(fā)展。

近日，科學(xué)家通過(guò)實(shí)驗證明，基于少量的數據，機器學(xué)習可以重建量子系統。這個(gè)方法使得科學(xué)家能夠在數小時(shí)之內完成之前數千年都沒(méi)有解決的問(wèn)題。

電子等粒子系統能以許多不同的組合存在，每種系統都有特定的出現概率。在量子領(lǐng)域，未被觀(guān)察的系統并不以任何一種組合存在，而被認為是所有可能的組合，這種系統就像是薛定諤的貓，當科學(xué)家對其進(jìn)行測量之時(shí)，整個(gè)系統就坍塌成特定的組成形式。

因而，量子系統的這一特性就表明，科學(xué)家無(wú)法通過(guò)一次實(shí)驗就觀(guān)察到整個(gè)系統的復雜特性，而是要經(jīng)過(guò)一次又一次的測量來(lái)不斷研究分析，直到能夠確定整個(gè)系統的狀態(tài)。

但是這一過(guò)程中，隨著(zhù)量子系統中使用的量子數增加，系統的復雜度將會(huì )以指數倍增長(cháng)，如，每個(gè)電子擁有向上或向下的自旋，5電子系統擁有32種可能的組合；100個(gè)電子系統則擁有2的100次方種組合。此外，量子糾纏也會(huì )加深量子系統的復雜程度，因此傳統方法力不從心。

在最新的這項研究中，美國紐約計算量子物理中心副研究員朱塞佩·卡萊奧及加拿大科學(xué)家，利用機器學(xué)習技術(shù)規避了這些限制。他們將量子系統的實(shí)驗測量結果提供給基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的軟件工具，軟件會(huì )學(xué)習并嘗試模仿系統的行為，一旦軟件獲取足夠多的數據，它可以準確地重建完整的量子系統。

研究人員使用基于不同量子系統的模擬實(shí)驗數據集對軟件進(jìn)行了測試。結果顯示，該軟件遠超傳統方法，新技術(shù)也可處理更大的系統，還能幫助科學(xué)家驗證量子計算機是否正確設置，量子軟件是否按預期運行等。

未來(lái)，該研究將會(huì )極大的推動(dòng)量子計算機的研究和發(fā)展。

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