記者 / 王蕙蓉　　

　　近日，量计科學家提出量子計算機處理某些學習任務的算机速度算机速度可以超越經典計算機。相關論文發表在《科學》(Science)雜誌。处理imtoken

　　隸屬於美國多家機構（包括穀歌Quantum AI）的某学研究團隊與澳大利亞研究人員，共同提出了一種理論，习任認為量子計算機在處理某些學習任務時，可超應比傳統計算機速度更快。越经在論文中，典计該團隊描述了他們在穀歌“懸鈴木”Sycamore量子計算機上進行測試的量计理論和結果。

　　對此，算机速度算机荷蘭萊頓大學副教授Vedran Dunjko在同期《科學》雜誌發表了一篇Perspective前瞻性觀點文章，处理imtoken概述了這一想法：將量子計算與機器學習相結合，某学以研發一個具有新水平的习任、基於計算機的可超學習係統。

　　機器學習是越经一種學習係統，其通過數據集訓練過的計算機，對新數據進行基於一定信息的猜測。量子計算則涉及使用亞原子粒子來實現量子比特，以期比傳統計算機更快執行應用程序。

　　用量子計算機直接處理量子數據的實驗（右），可能比用經典計算機測量量子態並處理結果的傳統實驗（左）具有更大優勢，圖片來自穀歌Quantum AI Hook

　　前述研究人員認為，用量子計算機直接處理量子數據的實驗，可能比用經典計算機測量量子態並處理結果的傳統實驗具有更大優勢。因此，他們提出在量子計算機上運行機器學習應用程序的想法，這或許可以使機器學習更好地進行學習，從而更具實用性。

　　為了驗證前述想法是否可行，研究人員創新性地設計了一個機器學習任務，該任務可以通過多次重複的實驗來進行學習。同時，他們提出了相關理論，以描述如何使用量子係統來進行實驗，並從中學習。

　　研究人員表示，他們能夠證明量子計算機在前述機器學習任務上，可以比經典計算係統表現更優異。團隊構建了一個係統，並在穀歌“懸鈴木”Sycamore量子計算機上進行了測試，通過使用40個超導量子比特和1300個量子門進行實驗，證實了其理論。他們發現，量子計算機學習一個概念所需的實驗次數比經典計算係統要低四個數量級，並且這種優勢在預測物理係統的性質、執行量子主成分分析和學習物理動力學方麵均得到了展示。

　　前述工作表明，如果實用量子計算機被開發出來，它也許能夠以更大規模學習新事物。

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