Nature文章:纠缠不是量子计算的必要条件

研究表明,在缺乏量子纠缠的情况下,量子失谐也可作为量子计算的重要资源。科学家们正在探索利用量子失谐进行计算的新方法,这可能使量子计算变得更加可行。

(图片来源:网络)

编者按:量子计算普遍被认为在某些问题上具有大大超越经典计算的能力。这种能力源于何处?有些人认为量子纠缠是量子计算中不可或缺的计算资源,甚至将是否存在纠缠作为量子计算的的判据,奉为圭臬。但是,量子纠缠一定是必须的吗?

一些新的研究发现,在量子比特之间不存在纠缠时也能进行计算,在这种情况下,一种新的量子关联资源——量子失谐(quantum discord)成为了计算资源。刊登于国际顶级学术期刊Nature上的这篇文章介绍了不同国家的科学家们在这方面的研究进展,证明了量子纠缠不是量子计算的必要条件。

(quantum discord的正式中文翻译:量子失谐是2019年发布的物理学名词,源自《物理学名词》第三版,经全国科学技术名词审定委员会审定发布。)

2008 年,量子物理学家Andrew White教授在澳大利亚布里斯班昆士兰大学的实验室里建造了一台“神奇的机器”。

White教授多年来一直致力于量子计算的研究,试图利用量子力学这种亚原子物理概念来实现对经典计算的超越。他深知这是一项艰巨的工作:量子计算所需的量子系统很脆弱,需要极其完美条件的量子系统才能保持足够长的时间以供计算。现在,White正着手测试一种非常规的量子算法,该算法似乎颠覆了这一认知。在这个方案中,混乱和无序将是优点,而不是缺点——量子系统中的扰动将会推动计算,而不是破坏计算。

“老实说,我原以为这是不可能的。”White说。但是当他打开他那台神奇的机器时,它居然运行了【1】。

White的实验只是近年来提出的量子计算机新方法的几个实验之一。传统观点认为,量子计算设备应该从量子纠缠中获得计算能力——通过纠缠现象,粒子即使相隔任意大的距离也可以共享信息。但最新的量子计算实验表明,量子纠缠可能根本不需要。

相反,新开发的量子算法可以利用一种称为“量子失谐”的计算资源,这将更廉价且更容易在实验室中维护。目前还需要更多的计算实验,好让对此持怀疑态度的学者相信这种方法。但如果它成功了,广泛的量子计算时代可能会比预期的更早到来。

前所未有的速度

量子计算的想法可以追溯到 1980 年代,当时诺贝尔奖获得者,物理学家理查德费曼意识到利用量子力学特性的机器就可以快速求解经典计算机需要数十亿年的问题。因为经典计算机必须以非此即彼的方式对数据进行编码:每一比特的信息取值只能为 0 或 1。但是在量子领域,微观粒子可以存在于“叠加态”中——例如同时占据多个位置,或者同时具有顺时针和

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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