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捕鱼1000炮:谷歌用强化学习优化量子门控制策略

时间:2019/10/4 16:24:00  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要: 量子计算机有很多独特的优势,例如上次世界第一超算要算 1 万年的问题,量子计算机3 分 20 秒就可以完成。然而,量子计算机需要严格控制容错、信息丢失等误差,这些误差极其复杂,很难手动模拟排除,那么我们为什么不用机器学习来学习并控制它们呢?近日谷歌的研究者就提出了用深度强化学习...
    量子计算机有很多独特的优势,例如上次世界第一超算要算 1 万年的问题,量子计算机3 分 20 秒就可以完成。然而,量子计算机需要严格控制容错、信息丢失等误差,这些误差极其复杂,很难手动模拟排除,那么我们为什么不用机器学习来学习并控制它们呢?近日谷歌的研究者就提出了用深度强化学习极大提升量子计算的性能。

不久前,机器之心曾报道了谷歌的量子霸权论文。实现强大的量子计算必不可少的就是对量子进行门控制,以此来保证去除干扰的量子状态,保证正确的量子信息能够精确快速地通过控制门。

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