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  • 日常生活也受量子物理定律支配!用神经网络,模拟量子系统!

    来源:www.aticoszx.com 发布时间:2020-02-15

    即使在日常生活的尺度上,自然也受量子物理定律的支配。这些定律解释了一些常见的现象,如光、声、热,甚至台球上的球的轨迹。然而,当应用于大量相互作用的粒子时,量子物理定律实际上预测了许多违反直觉的现象。为了研究由许多粒子组成的量子系统,物理学家必须首先能够模拟它们,这可以通过求解描述超级计算机内部工作原理的方程来实现。

    虽然摩尔定律预测计算机的处理能力每隔几年就会翻倍,但这远远不能解决量子物理的挑战。根据EPFL纳米系统理论物理实验室主任文森佐萨沃纳教授的说法,原因是预测量子系统的性质极其复杂,并且需要计算能力随着量子系统的大小呈指数增长,这是一项“内在复杂”的任务。当等效的子系统打开时,事情变得更加复杂,这意味着它将受到周围环境的干扰。

    然而,有效地模拟开放量子系统是非常必要的,因为现代量子科学和技术的大多数实验平台都是开放系统,物理学家一直在寻找新的方法来模拟和测试它们。然而,由于使用神经网络模拟子系统的新计算方法,已经取得了显着的进展。

    这种方法是由萨沃纳和epfl的博士生亚历山德拉纳吉开发的,由巴黎狄德罗大学、爱丁堡赫里奥特大学和纽约钢铁研究所的科学家独立开发的。这项研究的所有结果发表在《物理评论快报》的三篇研究论文中。该研究基本上将神经网络和机器学习的进展与量子蒙特卡罗工具相结合。科学家已经训练了一个神经网络来同时代表量子系统的许多量子态。

    在这些量子态中,一个量子系统可以被其环境的影响所投射。神经网络方法使物理学家能够预测具有相当大尺寸和任意几何形状的量子系统特性。这是一种新的计算方法,解决了开放量子系统的问题。该系统是通用的,具有很大的扩展潜力。展望未来,该方法将成为研究复杂量子系统和评估噪声对量子硬件影响的首选工具。

    模拟具有大量自由度的多体开放量子系统的性质是解决量子科学和量子信息中几个突出问题的前提。这项研究任务的挑战是密度矩阵的复杂性随着系统规模呈指数增长。本研究基于变分蒙特卡罗方法和以密度矩阵神经网络为代表的变分方法,有效地模拟了马尔科夫开放量子系统的非平衡稳态。由于随机重建方案,变分原理的应用被转换成量子主方程的实际积分。通过建立二维耗散模型,验证了该方法的有效性。

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