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    [資訊]科學家利用人工智能實現多重非經典關聯的同時分類 [復制鏈接]

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    只看樓主 倒序閱讀 樓主  發表于: 11-11
    中國科學院院士、中國科學技術大學教授郭光燦團隊在人工智能量子力學基礎研究交叉領域取得新進展。該實驗室李傳鋒、許金時等人與南方科技大學教授翁文康以及中國科學院重慶綠色智能技術研究院研究員任昌亮等人合作,將機器學習技術應用于研究量子力學基礎問題,首次實驗實現了基于機器學習算法的多重非經典關聯的同時分類。該成果于11月6日發表于國際物理學期刊《物理評論快報》上。 D ~LU3#n  
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      1935年,愛因斯坦、波多爾斯基和羅森發表了著名的質疑量子力學完備性的文章,后來被稱為EPR佯謬。隨著薛定諤和貝爾等眾多科學家對EPR佯謬的深入研究,人們逐漸理解愛因斯坦所指的“幽靈般的超距作用”來源于量子世界的非定域關聯,并且它還可以進一步細分為量子糾纏(Quantum Entanglement)、量子導引(Quantum Steering)和貝爾非定域性(Bell Nonlocality)等層次。另一方面,隨著量子信息研究的興起,各種不同的量子關聯已經成為量子信息領域的關鍵資源,在量子計算、量子通信和量子精密測量等過程中扮演著重要的角色。 {u{8QKeC  
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      然而刻畫任意給定的一個量子態中的非經典關聯仍然存在巨大挑戰。首先很多數學形式的判據對多體系統而言其計算極其復雜。其次已知的很多方法往往需要整個量子態的密度矩陣信息,從而實驗上需要完整的量子態層析,其數據采集時間隨著系統粒子增加會指數增加。最后由于每種非經典關聯都有各自不同的判據,人們并不清楚是否存在一個統一的框架可以通過相同的測量或可觀測量的集合實現所有這些非經典關聯的同時區分。 _rj斗地主经典版单机