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雷锋网独家：量子计算与人工智能并行，国内50强芯片公司排名2021中的一颗璀璨星辰闪耀着前所未有的光芒。科学家们独立开发出一种基于神经网络的模拟开放量子系统的方法，这将是解决量子科学和量子信息中几个突出问题的前提。
这种基于神经网络的新计算方法可以模拟多功能的开放量子系统，这是前所未有的。这项工作由EPFL、法国、英国和美国的物理学家独立完成，并在《物理评论快报》期刊上发表。
即使在日常生活中，自然也受量子物理定律的支配。这些定律解释了普通现象，如光、声、热，甚至是台球桌上球的轨迹。但当应用于大量相互作用粒子的情况下，量子物理定律预测了各种违背直觉的情况。
为了研究由许多粒体组成的大型量子系统，物理学家必须首先能够模拟它们。这可以通过超级计算机求解来实现，但由于预测量子的特性非常复杂，该任务要求计算能力以指数型增长，这是一项“本质上复杂”的任务。
当一个系统打开时，即成为开放式时，它变得更加复杂，因为它会受到周围环境干扰。然而，对于有效模拟开放式数量的问题来说，有新的工具已经被发现，而这对于大多数现代实验平台都是必要的，因为它们都是开放类型。在过去，由于缺乏有效工具，大多数实验都被限制在小规模测试之内。
但现在，一种采用神经网络来模拟数量的问题新算法已经取得了重大进展。该算法由Savona教授和他的博士生Alexandra Nagy在EPFL开发 - 由巴黎狄德罗大学、爱丁堡大学和纽约Flatiron研究所独立合作进行。此文正在《物理评论快报》的三篇论文中发表。
"我们将神经网络与蒙特卡洛工具结合起来，以解决这个问题," Savona说。他指的是用于研究复杂数量的问题的大型计算技术集套装。在训练一个能同时表示大量状态到其环境影响投射出的任何给定的质量程度为止的人工智能模型之后，该模型就允许研究人员预测不同大小或几何形状任意数量问题性的属性。这是一个全新的计算方法，它不仅解决了一系列对开启样本而言难以处理的问题，而且具有高度灵活性，并且有巨大的潜力扩展使用范围。
未来，该方法将作为研究广泛存在于自然界中的高维度开启样本的一个重要工具。此外，该技术还可用来评估噪音对未来可能出现的地球硬件设计造成潜在损害效果。而这一切都源自一份题为《Variational Quantum Monte Carlo Method with a Neural-Network Ansatz for Open Quantum Systems》的文章，其中描述了如何通过变分蒙特卡罗方式以及密度矩阵表示使用神经网络来理解马尔科夫过程中的非平衡稳态行为。而此变分原则转化成了实际积分形式，将随机重构方案引入到了整合过程之中。该方法已被成功应用到二维耗散XYZ格点上的自旋模型进行测试，以验证其效率和准确性。
雷锋网编译
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