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多重量子關聯借力機器學習首度實現同時分類
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多重量子關聯借力機器學習首度實現同時分類

2019-11-14 15:27:27 來源: 中國科學報 點擊:582

【大比特導讀】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。于是,科學家們開始嘗試將機器學習的方法引入多重量子關聯研究。

中國科學技術大學郭光燦院士團隊在人工智能與量子力學基礎研究交叉領域取得重要進展。該實驗室與南方科技大學教授翁文康以及中科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。該成果近日發表于《物理評論快報》。

愛因斯坦堅信兩個在空間上遠離的物體的真實狀態是彼此獨立的。這個觀點被稱為“定域性要求”。愛因斯坦明確反對兩個粒子間的量子力學關聯,稱之為“幽靈般的超距作用”。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,人們逐漸理解所謂“幽靈般的超距作用”其實是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、量子導引和貝爾非定域性等層次。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。

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。于是,科學家們開始嘗試將機器學習的方法引入多重量子關聯研究。

該團隊李傳鋒、許金時等人將機器學習技術應用于非經典關聯的區分,首次實驗實現了多重量子關聯的同時分類。他們通過巧妙的實驗設計,在光學系統中制備出一簇參數可調的兩比特量子態。通過只輸入量子態的部分信息(兩個可觀測量的值),利用神經網絡、支持向量機以及決策樹等機器學習模型對455個量子態的非經典關聯屬性進行學習,成功地實現了多重非經典關聯分類器。實驗結果表明基于機器學習算法的分類器能以大于90%的高匹配度同時識別量子糾纏、量子導引和貝爾非定域性等不同的量子關聯屬性,而且無論在資源消耗還是時間復雜度上都遠小于傳統判據所依賴的量子態層析方法。

專家表示,這項工作將機器學習算法應用于多重非經典關聯的同時區分,推動了人工智能與量子信息技術的深度交叉。未來,機器學習作為一種有效的分析工具,將有助于解決更多量子科學難題。

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