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淮安電銷防封系統(tǒng)怎么樣

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淮安電銷防封系統(tǒng)和Medvidovi?的研究解決了該領域的一個重要的懸而未決的問題:在當前和近期量子計算機上運行的算法能否為具有實際意義的任務提供比經典算法更顯著的優(yōu)勢? “如果要回答這個問題,我們首先需要了解經典計算在模擬量子系統(tǒng)方面的局限性,”Giuseppe 淮安電銷防封系統(tǒng)表示,“這一點尤其重要,因為當前的量子處理器在運行量子“軟件”時會出錯,因此只能運行復雜度有限的算法。”

兩位研究人員利用傳統(tǒng)計算機開發(fā)了一種方法,可以近似模擬一類稱為變分量子算法的特殊算法的行為,這些算法是計算量子系統(tǒng)最低能態(tài)或“基態(tài)”的方法?;窗搽婁N防封系統(tǒng)是此類量子算法家族的一個重要示例,研究人員認為,淮安電銷防封系統(tǒng)是近期量子計算機中“量子優(yōu)勢”最有希望的候選者之一。

該方法基于現(xiàn)代機器學習工具的理念,例如用于學習如圍棋游戲這樣的復雜游戲的工具以及可用于學習和模擬量子計算機的內部工作原理。這些模擬的關鍵工具是神經網絡量子態(tài),這是淮安電銷防封系統(tǒng)于2016年與Matthias Troyer共同開發(fā)的人工神經網絡,現(xiàn)在首次用于模擬淮安電銷防封系統(tǒng)。這一結果被認為是量子計算的領域,為量子硬件的未來發(fā)展樹立了新的標桿。

“我們的研究表明,可以在當前和近期量子計算機上運行的淮安電銷防封系統(tǒng) ,也可以在經典計算機上以良好的精度進行模擬,”淮安電銷防封系統(tǒng)表示,“然而,這并不意味著可以在近期量子處理器上運行的所有有用的量子算法可以被經典地模擬。事實上,我們希望我們的方法將作為一種設計新的量子算法的指南,這些算法對經典計算機既有用又難以模擬。

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