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本源量子与中科大合作发表量子神经网络态论文
发布日期:2019-08-12 07:34   来源:未知   阅读:

  研究量子多体物理学的主要挑战之一,是希尔伯特空间的维数随系统大小呈指数级增长。这种增长使求解系统的薛定谔方程变得非常困难。

  尽管如此,许多物理系统都具有简化的内部结构,从而使表征其基态所需的参数呈指数级减小,进而可以使用许多数值方法来捕获系统的物理特性。

  在现代数值技术中,神经网络在近似函数和提取大数据特征方面的强大表现力,引起了研究者的广泛兴趣。

  首先介绍的是典型的三种神经网络,一是以罗森布拉特感知器和逻辑神经网络为代表的前馈神经网络,二是卷积神经网络,12生肖图片简笔画图片。三是玻尔兹曼机。

  根据这三种神经网络在表征性、模拟量子态有效性及纠缠性等方面的不同表现,本文选定玻尔兹曼机作为原型示例,展示了其在表征量子态、六个月大藏獒“吃掉”主人 被就地“正法”(图)密度算子,以及拟设量子多体系统等方面的具体表现。

  其次,本文讨论了神经网络的一些物理特性,尤其是纠缠性,对于模拟量子计算十分重要。目前,研究成果主要集中在玻尔兹曼机的纠缠性上,其他神经网络的纠缠性仍待发掘。

  最后,在应用方面,文内简述了一些研究工作的进展,包括基于神经网络进行层析成像的方法和模拟量子电路的经典方法,以深度玻尔兹曼机模拟哈达玛门(Hadamard gate)为范例。

  另外,www.z246.net。对于神经网络模拟量子计算这一主题,文章结尾处还提出了诸如复变函数的定理表达式等相关研究方向。



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