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                                                                    凤凰网投:人工智能首次实现 多重量子关联的同时分类-宁津新闻

                                                                    最新资讯 2019年11月19日 7:35

                                                                    人工智能首次实现 多重量子关联的同时分类-宁津新闻

                                                                    人工智能首次实现 多重量子关联的同时分类-宁津新闻

                                                                    【合肥学校男婴尸体】

                                                                    机器学习可通过一系列的训练数据〇,得到一个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π。通过只输入量子态的部分信息☆◇,利用神经网络、支持向量机以及决策树等机器学习模型对455个量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π▽π,基于机器学习算法的分类器能以大于90%的高匹配度同时识别量子纠缠、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复杂度上▽,都远小于传统判据所依赖的量子态层析方法⊿。

                                                                    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合作∵◇,将机器学习技术应用于研究量子力学基础问题?,首次实验实现了基于机器学习算法的多重非经典关联的同时分类◇。该成果日前发表在国际物理学权威期刊《物理评论快报》上◇⊙。

                                                                    凤凰网投

                                                                    然而◇〇,刻画任意给定的一个量子态中的非经典关联仍存在巨大挑战⌒⌒。首先是其计算极其复杂⌒。其次是实验上数据采集时间随着系统粒子增加呈指数增加☆⊿∴。最后△,人们并不清楚是否存在一个统一的框架?⊿⊙,可以通过相同的测量或可观测量的集合〇,实现所有这些非经典关联的同时区分∟∵。

                                                                    凤凰网投

                                                                    该成果推动了人工智能与量子信息技术的深度交叉﹡。未来〇♂,机器学习作为一种有效的分析工具∟,将有助于解决更多量子科学难题〇☆⊿。(记者吴长锋)

                                                                    爱因斯坦、波多尔斯基和罗森等人质疑量子力学完备性↑,后来被称为EPR佯谬┊﹡◇。随着对EPR佯谬的深入研究⊿,人们逐渐理解爱因斯坦所指的“幽灵般的超距作用”来源于量子世界的非定域关联◇π?,并且它还可以进一步细分为量子纠缠、量子导引和贝尔非定域性等层次π。各种不同的量子关联已经成为量子信息领域的关键资源┊﹡☆,并扮演着重要的角色π△。

                                                                    上一页: 快讯:西澳锂矿开启停产减产 赣锋锂业H股涨6%A股涨5% 下一页: 科创板开市将满4个月 配套制度密集发布夯实市场基础
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