中国芯片产业现状如同一张神经网络的图纸通过创新而绘制出前所未有的模拟量子系统之路
这种基于神经网络的新计算方法，不仅能够模拟多功能的开放量子系统，而且是前所未有的。这项技术由EPFL、法国、英国和美国的物理学家独立开发，并在《物理评论快报》上发表。
自然界中，即使是在日常生活中，量子物理定律也在支配着一切。这些定律解释了光、声、热等普通现象，但当应用于大量相互作用粒子的复杂系统时，它们预测了各种违背直觉的现象。为了研究由许多粒子组成的量子系统，物理学家必须首先能够模拟它们，这通常需要超级计算机来描述其内部工作方式。但是，由于预测量子系统特性的复杂性，以及随着系统规模增加而指数型增长的计算能力需求，这是一项“本质上复杂”的任务。
当量子系统开放时，情况变得更加复杂，因为它会受到周围环境的干扰。不过，一种新的方法已经被科学家们提出，该方法采用神经网络来模拟开放量子系统。这项技术将为解决许多现代实验平台中的问题提供新的工具，因为大多数现代实验平台都是开放式体系。
该方法由Savona教授和他的博士生Alexandra Nagy在EPFL开发，他们与巴黎狄德罗大学、爱丁堡大学和纽约Flatiron研究所合作。此外，该研究发表在《物理评论快报》上，其摘要指出：“模拟具有大量自由度（d.o.f.）的大多体开放量子的性质，是解决一些突出问题的一个关键步骤。”
这种基于变分蒙特卡罗方法和密度矩阵表示的神经网络变分原理，可以有效地模拟马尔可夫打开量子的非平衡稳态。在测试中，该方法被用于建模二维耗散，在XYZ格子的自旋模型上的自旋交换过程中显示了良好的效果。
总之，这种新颖且具有扩展潜力的计算方法，将成为研究复杂多体开放体系的一种强有力工具，对未来评估噪声对硬件性能影响具有重要意义。
