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來(lái)源: 新華社 據武漢大學(xué)消息，該校計算機學(xué)院羅勇教授團隊在量子機器學(xué)習研究方面取得新進(jìn)展，首次證明了量子數據的糾纏程度對量子機器學(xué)習模型預測誤差的影響表現出雙重效應。相關(guān)研究成果近日在線(xiàn)發(fā)表在國際學(xué)術(shù)期刊《自然·通訊》上。 
論文通訊作者羅勇介紹，量子糾纏是實(shí)現量子計算優(yōu)勢的關(guān)鍵資源。目前，科學(xué)家廣泛關(guān)注如何將量子糾纏整合到量子機器學(xué)習模型的各個(gè)環(huán)節，以期超越傳統機器學(xué)習模型的性能。盡管如此，量子數據的糾纏程度具體如何影響量子機器學(xué)習模型的性能，仍然是一個(gè)尚未解決且頗具挑戰性的研究課題。 圖為量子數據的糾纏程度對量子機器學(xué)習模型預測誤差的影響示意圖。（羅勇教授團隊供圖） “現有研究通常認為量子糾纏有助于提升量子機器學(xué)習模型的性能�！绷_勇說(shuō)，該研究團隊分析了量子數據糾纏程度、測量次數以及訓練數據集的規模對量子機器學(xué)習模型預測誤差的影響，首次證明量子數據的糾纏程度對預測誤差的影響表現出雙重效應，可以是積極的，也可以是消極的，而決定量子糾纏是否能提升量子機器學(xué)習性能的關(guān)鍵在于允許的測量次數。在足夠次數的測量條件下，增加量子數據的糾纏可以有效減少量子機器學(xué)習模型的預測誤差，或減小實(shí)現相同預測誤差所需的量子數據大小。相反，當允許的測量次數很少時(shí)，使用高度糾纏的量子數據可能會(huì )導致預測誤差增大。該研究為設計更先進(jìn)的量子機器學(xué)習協(xié)議，特別是針對當前量子計算資源有限的量子計算機而定制的協(xié)議提供了重要理論指導。 |
