量子神经网络是更好地理解量子过程的一种方式
洛桑联邦理工学院的科学家表明,一些简单的量子机器学习示例足以让“量子神经元网络”学习和预测量子系统中的行为。 这使我们更接近基于量子系统的计算新时代。
想象一下未来,计算机可以解开量子力学背后的奥秘。 我们将能够模拟分子动力学或研究材料的行为和复杂性。
得益于 Zoe Holmes 教授在洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的开创性研究,我们离实现这一梦想又近了一步。 他们与加州理工学院、柏林自由大学和洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员合作,寻找一种方法来教授量子计算机如何预测和理解量子系统的行为。 《自然通讯》发表了这项研究。
来源和详细信息:
https://phys.org/news/2023-07-quantum-neural-networks-easier.html