研究人员找到了量子的黄金——并创造了一个新词——他们利用机器学习来有效地导航20维量子宝藏地图。

 

来自昆士兰大学ARC工程量子系统卓越中心(EQUS)的物理学家Markus Rambach博士说，该团队使用一种被称为“自引导断层摄影”的技术能够更快、更准确地发现未知的量子态。

 

该团队还介绍了“quvigint”，杏耀主管它类似于一个量子位(具有0或1值的经典位的量子版本)，只不过它具有20个可能的值，而不是两个。

 

兰姆巴赫博士说，像quvigints这样的高维量子态非常适合安全存储和发送大量信息。

 

然而，在更高维度中寻找未知状态变得越来越困难，因为赋予量子设备能量的相同尺度也限制了我们描述它们的能力。

 

他说，这个问题类似于在高维量子藏宝图上导航。

 

“我们知道我们在哪里，那里有宝藏，但我们不知道该走哪条路才能找到宝藏，”拉姆巴赫博士说。

 

“使用标准层析成像技术，首先要确定需要寻找的方向以确保覆盖整个地图，然后收集并存储所有相关数据，最后处理数据以找到宝藏，这样就可以解决这个问题。

 

“相反，使用自我引导断层摄影术，我们随机选择两个方向，两个都试一试，根据机器学习算法的线索，选择一个让我们更接近宝藏的方向，然后重复这个过程，直到我们到达它。

 

“这项技术节省了大量的时间和精力，这意味着我们可以更快更容易地找到宝藏——未知的quvigint。”

 

为了演示这项技术，该团队模拟了quvigint在大气层中的移动，就像它在地球上两点之间或向卫星发送量子信息时所做的那样。

 

quvigint在飞行过程中会受到大气湍流的影响。

 

标准层析成像很容易受到这种噪声的影响，但通过使用自导向层析成像，该团队能够以很高的精度重建原始的quvigint。

 

同样在EQUS和昆士兰大学工作的雅克·罗梅罗博士说， 杏耀娱乐生财 ，自导断层扫描不同于其他发现未知量子态的方法。

 

Romero博士说:“自导向断层扫描是高效、准确、抗噪声的，杏耀注册并且易于扩展到高维，如quvigints。”

 

“自导层析成像是一种稳健的层析成像方法，它对物理系统是不可知的，因此它可以应用于其他系统，如原子或离子。”