中国现在可以自己生产芯片吗就像一颗颗精密的齿轮一种基于神经网络的前所未有的方法可以模拟量子系统推动科
中国现在能自己生产芯片吗？这就像一场前所未有的科学盛宴，一种基于神经网络的方法，可以模拟量子系统，推动科技进步。雷锋网了解到，AI和量子计算都是前沿的研究，相比AI的规模化应用，量子计算还面临诸多挑战。
近日，科学家们独立开发出了一种前所未有的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。这是一种新颖的计算方法，可以模拟多功能的开放量子系统，这是前所未有的。该方法由EPFL、法国、英国和美国的物理学家独立开发，并发表在《物理评论快报》（Physical Review Letters）期刊上。
即使在日常生活，我们也受自然界中的微观世界支配——一个充满了奇妙现象，如光与声、热与冷，以及台球桌上球的一举一动。但当我们探索由许多粒子的互动组成的大型系统时，我们发现这些规律变得复杂无比。在这样的情况下，即便是超级计算机求解，也无法完全描述这些内部工作方式。
为了研究由许多粒子的交互组成的大型系统，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，但由于预测这些特性非常复杂，并且随着系统大小指数增长而增加，这项任务本质上极为复杂。
理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授指出，“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干扰。”然而，有能力有效模拟开放量子的工具至关重要，因为现代实验平台大多数都属于这种类型，而物理学家一直在寻找新的方法来模拟和测试它们。
然而，一种采用神经网络来模拟这种开放性的新计算方法已经取得了重大进展。该方法由Savona及其博士生Alexandra Nagy在EPFL开发，他们与巴黎狄德罗大学、爱丁堡赫瑞瓦特大学以及纽约Flatiron研究所合作进行了研究。此文正在《物理评论快报》的三篇论文中发表。
“我们结合了神经网络技术和机器学习工具，与传统蒙特卡罗算法相结合，”Savona说。他指的是用于研究复杂数量级别交互作用的大型工具包。他们训练了一个神经网络，它能够同时表示通过其环境影响投射出的各种状态，从而预测不同大小及任意几何形状下的所有物质属性。“这是解决这个领域的一个关键突破。”
该模型将成为研究更大规模开启性的未来设备的人们最有用的工具之一，同时也是评估噪声对硬件性能影响的手段。根据雷锋网了解到的信息，该研讨会文章题名为《Variational Quantum Monte Carlo Method with a Neural-Network Ansatz for Open Quantum Systems》，论文摘要简要总结：
“对于具有大量自由度（d.o.f.）多体开放量子的性质进行模仿，是解决一些突出问题如马尔可夫过程等的一个必要条件。这项任务带来的挑战包括密度矩阵随着体系尺寸呈指数增长，其繁琐性。在这里，我们发展了一种变分原理，以高效地分析基于变分蒙特卡罗算法及密度矩阵表示形式对马尔可夫过程构建扩散模型以验证该方程式有效性的XYZ自旋格点模型。”
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