雷鋒網(wǎng)按：AI和量子計(jì)算都是前沿的研究，相比AI的規(guī)?；瘧?yīng)用，量子計(jì)算還面臨諸多挑戰(zhàn)。近日，科學(xué)家們獨(dú)立開(kāi)發(fā)出了一種前所未有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬開(kāi)放量子系統(tǒng)的方法， 這將是解決量子科學(xué)和量子信息中幾個(gè)突出問(wèn)題的前提。

一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新計(jì)算方法可以模擬多功能的開(kāi)放量子系統(tǒng)，這是前所未有的。該方法由EPFL、法國(guó)、英國(guó)和美國(guó)的物理學(xué)家獨(dú)立開(kāi)發(fā)，并發(fā)表在《物理評(píng)論快報(bào)》（Physical Review Letters）期刊上。

即使在日常生活，自然也受量子物理定律的支配。這些定律解釋了普通現(xiàn)象，如光、聲、熱，甚至是臺(tái)球桌上球的軌跡。但是當(dāng)應(yīng)用于大量相互作用粒子時(shí)，量子物理定律實(shí)際上預(yù)測(cè)了各種違背直覺(jué)的現(xiàn)象。

為了研究由許多粒子組成的量子系統(tǒng)，物理學(xué)家必須首先能夠模擬它們。這可以通過(guò)超級(jí)計(jì)算機(jī)求解，來(lái)描述其內(nèi)部工作的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。但是，雖然摩爾定律預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)的處理能力每?jī)赡攴环@與解決量子物理挑戰(zhàn)所需的能力相去甚遠(yuǎn)。

原因是預(yù)測(cè)量子系統(tǒng)的特性非常復(fù)雜，根據(jù)量子系統(tǒng)的大小不同，要求計(jì)算能力以指數(shù)型增長(zhǎng)，這是一項(xiàng)“本質(zhì)上復(fù)雜”的任務(wù)。理論物理實(shí)驗(yàn)室主任Vincenzo Savona教授如此說(shuō)，他是在EPFL負(fù)責(zé)Laboratory of Theoretical Physics of Nanosystems。

“當(dāng)量子系統(tǒng)開(kāi)放時(shí)，情況變得更加復(fù)雜，這意味著它會(huì)受到周?chē)h(huán)境的干擾，” Savona補(bǔ)充道。然而，能有效模擬開(kāi)放量子系統(tǒng)的工具是續(xù)費(fèi)需要的，因?yàn)榱孔涌茖W(xué)和技術(shù)的大多數(shù)現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)平臺(tái)都是開(kāi)放系統(tǒng)，物理學(xué)家一直在尋找新的方法來(lái)模擬和測(cè)試它們。

但是，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬量子系統(tǒng)的新計(jì)算方法已經(jīng)取得了重大進(jìn)展。該方法由Savona和他的博士生Alexandra Nagy在EPFL開(kāi)發(fā) - 由巴黎狄德羅大學(xué)的科學(xué)家、愛(ài)丁堡的赫瑞瓦特大學(xué)和紐約的Flatiron研究所獨(dú)立開(kāi)發(fā)。整篇文章正在《物理評(píng)論快報(bào)》的三篇論文中發(fā)表。

“我們基本上將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步與量子蒙特卡羅工具相結(jié)合，” Savona說(shuō)，他指的是物理學(xué)家用來(lái)研究復(fù)雜量子系統(tǒng)的大型計(jì)算方法工具包?？茖W(xué)家訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)同時(shí)表示量子系統(tǒng)可以通過(guò)其環(huán)境的影響投射的許多量子態(tài)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法允許物理學(xué)家預(yù)測(cè)不同大小和任意幾何的量子系統(tǒng)的性質(zhì)?！斑@是一種新穎的計(jì)算方法，解決了開(kāi)放式量子系統(tǒng)的問(wèn)題，具有多功能性和擴(kuò)展的潛力，” Savona說(shuō)。該方法將成為研究復(fù)雜量子系統(tǒng)的首選工具，并且將在未來(lái)展望更多，以評(píng)估噪聲對(duì)量子硬件的影響。

雷鋒網(wǎng)了解到，該研究發(fā)表在《物理評(píng)論快報(bào)》上，題為《Variational Quantum Monte Carlo Method with a Neural-Network Ansatz for Open Quantum Systems》，論文的摘要這樣寫(xiě)道：

模擬具有大量自由度（d.o.f.）的多體開(kāi)放量子系統(tǒng)的性質(zhì)的可能性是解決量子科學(xué)和量子信息中幾個(gè)突出問(wèn)題的前提。這項(xiàng)任務(wù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)在于密度矩陣的復(fù)雜性隨系統(tǒng)規(guī)模增長(zhǎng)呈指數(shù)增長(zhǎng)。在這里，我們開(kāi)發(fā)了一種變分方法，以有效地模擬基于變分蒙特卡羅方法和密度矩陣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示的馬爾可夫開(kāi)放量子系統(tǒng)的非平衡穩(wěn)態(tài)。由于隨機(jī)重構(gòu)方案，變分原理的應(yīng)用被轉(zhuǎn)化為量子主方程的實(shí)際積分。我們通過(guò)對(duì)二維耗散進(jìn)行建模來(lái)測(cè)試該方法的有效性XYZ在格子上的自旋模型。

雷鋒網(wǎng)編譯，via EPFL、APS

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