机器学习可以从量子物理学中得到提升。
科学家们在6月10日的《科学》杂志上报告说，在某些类型的机器学习任务上，量子计算机比标准计算具有指数级的优势。研究人员证明，根据量子数学，这种优势适用于使用机器学习来理解量子系统。研究小组表明，这种优势在真实世界的测试中仍然有效。
加州理工学院(Caltech)的理论物理学家、计算机科学家黄新元(Hsin-Yuan Huang)表示:“人们对利用量子技术提高我们学习能力的潜力感到非常兴奋。”但目前还不完全清楚机器学习是否能在实践中受益于量子物理。
在某些机器学习任务中，科学家试图通过重复进行实验来收集关于量子系统的信息，198彩票平台开了几年，198彩带玩团队如何登陆，比如一个分子或一组粒子，并通过分析这些实验的数据来了解这个系统。
黄和他的同事们研究了几个这样的任务。在其中一项研究中，科学家们的目标是识别量子系统的特性，比如其中粒子的位置和动量。多个实验的量子数据可以被输入到量子计算机的存储器中，198客户端APP198优惠活动如何登录，由计算机共同对数据进行处理，从而了解量子系统的特性。
研究人员从理论上证明，用标准的或经典的技术来做同样的表征，将需要指数级更多的实验来学习相同的信息。与传统计算机不同，198彩除了有时时彩，分分彩，11选5时时彩定位胆技巧，江苏快三，还有新上线的瑞士分分彩，只有你想的到的我们都有。，量子计算机可以利用纠缠——空灵的量子联系——来更好地分析多个实验的结果。
但这项新研究超出了理论范畴。耶路撒冷希伯来大学的Dorit Aharonov没有参与这项研究，他说:“关键是要了解这是否现实，这是我们可以在实验室中看到的东西，还是只是理论。”
因此，研究人员用谷歌的量子计算机Sycamore (SN: 10/23/19)测试了机器学习任务。该团队没有测量真实的量子系统，而是使用模拟的量子数据，并使用量子或经典技术进行分析。
量子机器学习在这方面也胜出了，尽管谷歌的量子计算机噪音很大，这意味着计算过程中可能会出现错误。最终，科学家们计划建造能够纠正自身错误的量子计算机(SN: 6/22/20)。但就目前而言，即使没有这种纠错，量子机器学习还是占了上风。
