「量子もつれ測定の革命：限られたデータで深層学習が従来の方法を上回る方法」

Quantum entanglement measurement revolution Deep learning surpassing traditional methods with limited data

系統の量子もつれの程度は、系統のランダム性や量子もつれの係数など、さまざまな要素に依存します。この系統の特性は、機械学習またはディープラーニングアルゴリズムを用いて示されるか予測される指定された数値によって定義されます。近年、系統の量子もつれのプロセスには大きな発展がありました。これは、さまざまなドメインにわたって多様化された幅広い応用があります。問題の主な焦点は、系統のもつれの程度である係数を測定することです。ただし、問題は、系統の量子状態を測定することで、プロセスを通じて達成されたもつれの程度が消えてしまうことです。

この問題を解決するために、研究者のグループはこれらの複数の量子状態の複数のコピーを作成しました。量子状態ごとにもつれの程度が測定されます。この方法は、ほぼ100％の精度と良いF1スコアを確保します。かなり高い計算能力が必要です。この技術は量子トモグラフィと呼ばれます。この問題を古い機械学習のアプローチで解決しようとすると、この方法はかなり手間がかかります。したがって、研究者は教育された数の推測を用いてこの問題を解決しようとしました。このアプローチはディープラーニングニューラルネットワークの助けを借りて行われました。このアプローチでは、データまたは測定の説明をディープレイヤにわたって渡すことが含まれます。最尤推定アルゴリズムは、量子相関を出力として得るためにニューラルネットワークで使用されます。これらの量子相関は、決定された量子相関とも呼ばれます。

このディープラーニングアプローチは、適合率と再現率の値を大幅に改善しました。研究チームは、直接測定する代わりに、このアプローチを使用して系統のもつれの程度を測定しました。このアプローチは非常に満足のいく結果を提供しました。AIアプリは、後に展開された次のアプローチを使用して生成されました。このアプリは、数値データを使用してもつれの程度を表す量子状態を学習するためにトレーニングされました。このモデルは、各ランでより正確な結果をもたらすために、大量のエポックと高い学習率を使用してトレーニングされました。

• 「モンテカルロシミュレーションを通じてA/Bテストのパフォーマンスを理解するための初心者向けガイド」
• 「Langchain Agentsを使用して、独自のデータアナリストアシスタントを作成しましょう」
• 知識グラフ：AIとデータサイエンスのゲームチェンジャー

研究者は、系統のもつれの程度に関するデータセットを使用してこのAIアプリモデルをテストしました。テスト結果では、エラーレートが現在の値の90％にまで低下しました。研究者たちはまた、モデルを実世界環境でも再びテストしました。その結果はほぼ同じであり、シミュレートされたデータで示された改善の範囲も同じでした。結果は公式に研究論文として発表され、エラーレートもある程度まで低下しました。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!