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2019-07-06 18:30 |
一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的前所未有的方法可模擬量子系統(tǒng)
AI和量子計算都是前沿的研究，相比AI的規(guī)�；瘧�，量子計算還面臨諸多挑戰(zhàn)。近日，科學家們獨立開發(fā)出了一種前所未有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬開放量子系統(tǒng)的方法， 這將是解決量子科學和量子信息中幾個突出問題的前提。 w eT33O"!1
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一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的新計算方法可以模擬多功能的開放量子系統(tǒng)，這是前所未有的。該方法由EPFL、法國、英國和美國的物理學家獨立開發(fā)，并發(fā)表在《物理評論快報》（Physical Review Letters）期刊上。 j$Vv'on
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即使在日常生活，自然也受量子物理定律的支配。這些定律解釋了普通現(xiàn)象，如光、聲、熱，甚至是臺球桌上球的軌跡。但是當應用于大量相互作用粒子時，量子物理定律實際上預測了各種違背直覺的現(xiàn)象。 b )en/mz
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為了研究由許多粒子組成的量子系統(tǒng)，物理學家必須首先能夠模擬它們。這可以通過超級計算機求解，來描述其內部工作的方式來實現(xiàn)。但是，雖然摩爾定律預測計算機的處理能力每兩年翻一番，但這與解決量子物理挑戰(zhàn)所需的能力相去甚遠。 M`FsK K`
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原因是預測量子系統(tǒng)的特性非常復雜，根據(jù)量子系統(tǒng)的大小不同，要求計算能力以指數(shù)型增長，這是一項“本質上復雜”的任務。理論物理實驗室主任Vincenzo Savona教授如此說，他是在EPFL負責Laboratory of Theoretical Physics of Nanosystems。 ?f1%)]>
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“當量子系統(tǒng)開放時，情況變得更加復雜，這意味著它會受到周圍環(huán)境的干擾，” Savona補充道。然而，能有效模擬開放量子系統(tǒng)的工具是續(xù)費需要的，因為量子科學和技術的大多數(shù)現(xiàn)代實驗平臺都是開放系統(tǒng)，物理學家一直在尋找新的方法來模擬和測試它們。 ;J2U5Y NO
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但是，采用神經(jīng)網(wǎng)絡模擬量子系統(tǒng)的新計算方法已經(jīng)取得了重大進展。該方法由Savona和他的博士生Alexandra Nagy在EPFL開發(fā) - 由巴黎狄德羅大學的科學家、愛丁堡的赫瑞瓦特大學和紐約的Flatiron研究所獨立開發(fā)。整篇文章正在《物理評論快報》的三篇論文中發(fā)表。 3rZFN^
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“我們基本上將神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習的進步與量子蒙特卡羅工具相結合，” Savona說，他指的是物理學家用來研究復雜量子系統(tǒng)的大型計算方法工具包。科學家訓練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡來同時表示量子系統(tǒng)可以通過其環(huán)境的影響投射的許多量子態(tài)。 @!Il!+^3
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神經(jīng)網(wǎng)絡方法允許物理學家預測不同大小和任意幾何的量子系統(tǒng)的性質�！斑@是一種新穎的計算方法，解決了開放式量子系統(tǒng)的問題，具有多功能性和擴展的潛力，” Savona說。該方法將成為研究復雜量子系統(tǒng)的首選工具，并且將在未來展望更多，以評估噪聲對量子硬件的影響。 )"WImf:*
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該研究發(fā)表在《物理評論快報》上，題為《Variational Quantum Monte Carlo Method with a Neural-Network Ansatz for Open Quantum Systems 》，論文的摘要這樣寫道： 29Kuq
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