據(jù)外媒報道，來自俄羅斯斯科爾科沃科技學院(Skoltech)的研究人員開發(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)上完成整個過程，而不是通過經(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題。由于能夠預測復雜交互作用結(jié)果的理論模型很少，所以科學家需要依賴抽樣技術(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。盡管這會產(chǎn)生有效的結(jié)果，但它卻需要使用龐大的計算能力。

　　不過 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)過訓練后，在橫場 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有被設(shè)計出來，所以現(xiàn)在想要慶祝還為時過早。
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