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開(kāi)放光量子行走的高效機(jī)器學(xué)習(xí)成功實(shí)現(xiàn)

訪問(wèn)次數(shù): 441        作者: ahjgbzw                發(fā)布時(shí)間:2024-03-21

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    科技日?qǐng)?bào)合肥3月19日電(記者吳長(zhǎng)鋒)記者19日從中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲悉,該校郭光燦院士團(tuán)隊(duì)在光量子行走領(lǐng)域取得重大突破。他們利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為開(kāi)放系統(tǒng)中混合量子態(tài)的有效擬設(shè),并通過(guò)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率,在具有內(nèi)稟高維結(jié)構(gòu)的開(kāi)放光量子行走系統(tǒng)中,首次實(shí)現(xiàn)了高保真度混合量子態(tài)重構(gòu)。相關(guān)成果日前發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)·進(jìn)展》上。

  量子行走在量子模擬和量子計(jì)算中具有重要研究?jī)r(jià)值。最近,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)開(kāi)放量子系統(tǒng)的方法在理論上被提出。但隨著系統(tǒng)規(guī)模不斷增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要保持對(duì)其混合量子態(tài)的高表達(dá)能力,就需要更為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。因此,直接應(yīng)用該方法重構(gòu)大規(guī)模開(kāi)放量子行走中的演化狀態(tài),將面臨復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問(wèn)題。

  研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建新型干涉測(cè)量裝置以顯著增加測(cè)量基數(shù)目,并通過(guò)建立開(kāi)放量子行走系統(tǒng)與受限玻爾茲曼機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型之間的映射,以及開(kāi)發(fā)新的梯度優(yōu)化算法高效訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最終完成對(duì)具有一定規(guī)模的開(kāi)放量子行走系統(tǒng)中混合量子態(tài)的有效表征。

  研究顯示,僅利用相對(duì)于傳統(tǒng)態(tài)層析方法50%的測(cè)量基數(shù)目,即可實(shí)現(xiàn)平均保真度高達(dá)97.5%的開(kāi)放光量子行走的完整混合量子態(tài)表征。同時(shí),采用新算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練迭代次數(shù)可以減少一個(gè)數(shù)量級(jí),并且可以高效規(guī)避局域極小值的影響,使損失函數(shù)到達(dá)更低取值,從而極大提高重構(gòu)保真度。

  研究人員表示,這種高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合量子態(tài)層析方法為開(kāi)放量子行走的廣泛應(yīng)用提供了新的可能性,并為進(jìn)一步研究噪聲輔助的量子計(jì)算和量子模擬奠定了基礎(chǔ)。

    信息來(lái)源:中安在線

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