據外媒報道，來(lái)自俄羅斯斯科爾科沃科技學(xué)院(Skoltech)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種加速量子相互作用計算的新方法。它們在量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )上完成整個(gè)過(guò)程，而不是通過(guò)經(jīng)典算法在經(jīng)典計算機上存儲/計算量子信息。不可預測性是量子尺度相互作用建模的固有問(wèn)題。由于能夠預測復雜交互作用結果的理論模型很少，所以科學(xué)家需要依賴(lài)抽樣技術(shù)。

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

　　不過(guò) Skoltech 合并了一些量子計算發(fā)展中的理論方法，用量子計算機的特殊特性替代了抽樣方法的隨機性。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(lái)創(chuàng )建一個(gè)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(lái)估計交互類(lèi)型。之后，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(這部分仍處于理論層面)計算交互并在輸出中搜索模式。

　　數值測試發(fā)現，研究人員的方法得到了中等精度的結果：他們使用的大多數投票量子分類(lèi)器在作為測試網(wǎng)絡(luò )經(jīng)過(guò)訓練后，在橫場(chǎng) Ising 模型中識別物相的準確率為 99%，在 XXZ 模型中識別物相的準確率為 94%。然而，用這種方法工作的量子計算機還沒(méi)有被設計出來(lái)，所以現在想要慶祝還為時(shí)過(guò)早。
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