就像一张神秘的芯片隐藏着量子世界的奥秘这种基于神经网络的前所未有的方法可以比作一位天才画家用来模拟那
雷锋网独家：AI与量子计算的前沿探索，科学家们打破了模拟开放量子系统的局限
在这场技术革命的浪潮中，人工智能（AI）和量子计算并肩作战，他们共同为我们揭开了未知领域的神秘面纱。然而，与AI已经实现规模化应用相比，量子计算仍然面临着一系列挑战。最近，一群勇敢的心灵独立开发了一种基于神经网络的前所未有的方法，这不仅是解决量子科学与信息领域突出问题的钥匙，也是未来研究之旅中的重要伙伴。
这一新型计算方法能够模拟多功能、开放性质的量子系统，这无疑是一个历史性的转折点。这项工作由欧洲物理实验室（EPFL）、法国、英国和美国的一流物理学家共同完成，并在《物理评论快报》上发表。
在我们的日常生活中，自然界以其本真姿态展现给我们，那些微观粒子的舞蹈遵循着严格而奇妙的规律——即那些被称为“量子定律”的法则。这些定律不仅解释了光波、声波乃至热力学原理，还影响了台球桌上的每一次碰撞。但当粒子的数量激增时，即使是最聪明的人类也难以预测这些粒子的行为，因为它们似乎违反直觉，表现出一种超乎想象的地道复杂性。
为了深入理解由成千上万个粒体组成的大型开放系统，我们需要先学会模拟它们。这通常涉及到超级电脑来处理复杂运算，但尽管摩尔定律确保每两年电脑性能翻番，却无法满足解决诸如密度矩阵指数增长等困难任务所需能力。在EPFL理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授的话语中，我们可以感受到这种挑战之重：“当一个开放式系统被触发，它会遭受周围环境不断干扰。”
然而，在这个充满变数世界里，对于能有效模拟开放式系统工具却显得尤为紧迫。因为大多数现代实验平台都是这样的开放类型，而研究人员一直在寻找新的方法来模拟和测试他们。此刻，或许正是在这个关键时刻，一种基于神经网络对抗此等挑战而崭露头角。
Savona教授及其博士生Alexandra Nagy合作开发的一个重大进展，就是将神经网络与传统蒙特卡罗工具相结合。这一突破性的步骤训练出了一个既能代表又能投射通过环境影响产生多种状态的小小天才——它既懂得如何捕捉微观世界，又懂得如何抵御外界干扰。而且，无论大小或几何形状，该方法都允许科学家预测任何一个具有如此属性的大型打开系统。
对于这一创新的力量，我们必须赞叹：“这是迄今为止尚未有过的一种计算方式，它不仅解决了之前无法应对的问题，而且拥有广泛可扩展潜力。”Savona教授说，“这将成为研究复杂大量自由度作用下大型不可避免接触到外部环境进行自我演绎过程中行为模式概率分布图像编码模型建立技术发展史上的重要里程碑。”
最后，由于该研究已经成功呈现于《物理评论快报》，论文题名为《Variational Quantum Monte Carlo Method with a Neural-Network Ansatz for Open Quantum Systems》，摘要如下：
“由于具有大量自由度（d.o.f.）以及动态变化自由度（d.o.f.）随时间变化，以及非平衡稳态长期存在，因此针对多体开放量子系可以直接从事相关操作分析，从而逐渐构建出用于描述所有可能状态出现概率分布数据集表示形式，以便更好地理解实际发生的情况。而为了简化这种任务，将使用变分蒙特卡罗算法，以根据给定的条件获取最优解方案；同时采用密度矩阵作为输入参数，同时利用机器学习算法进行优化，使整个过程更加高效”。
总结来说，这项科技革命正在悄然推进，不断向前发展，为人类提供更多可能性，而我们只是站在历史巨人的肩膀上，看着那遥远但又清晰可见的地方。在那里，每一步都充满无限可能，每一次尝试都可能带来惊喜，而每一次失败，都是一次宝贵经验。
