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专栏 | 用神经网络来判定量子纠缠?这里有一篇简单易懂的方法解读

机器学习研究组订阅  · 公众号  · AI  · 2018-08-13 21:08
近日,来自清华大学交叉信息研究院量子信息中心、南方科技大学量子科学与工程研究所的马悦驰、翁文康所著论文「利用机器学习将贝尔不等式转变为神经网络」正式发表在 NPJ Quantum Information 上。论文的核心思想很简洁,就是用神经网络模型来实现量子态分类。在量子信息领域中,确定一个量子态是纠缠态还是可分态的计算量是十分巨大的(更准确地说,这是一个 NP-hard 问题),而论文中提出的方法能高效率和高精度地执行此类任务。该成果对于量子力学与机器学习如何进行交叉融合富有启迪,而纠缠态判定对于量子计算机的有效性判定也是重要的依据。本文是论文作者所写的面向非量子信息专业读者的研究方法介绍。 论文:TransformingBell’s Inequalities into State Class ………………………………

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