国内芯片公司排名前十的神经网络宛若一位高超魔术师用其独特之能模拟出前所未有的量子系统奇观
雷锋网独家：国内芯片公司排名前十的神经网络，勇于模拟量子奇观。近日，一项前所未有的研究成果震惊科技界——科学家们独立开发了一种基于神经网络的方法，以模拟开放量子系统。这一突破将成为解决量子科学和技术中多个关键问题的基础。
在日常生活中，自然界已经被量子物理定律所统治，这些定律解释了光、声、热以及台球桌上球的轨迹。但当应用到由许多粒子组成的复杂系统时，量子物理预测出了一系列违背直觉现象。
为了研究这些多体系统，物理学家必须能够模拟它们。这通常通过超级计算机来实现，但由于摩尔定律无法满足这种需求，即使处理能力每两年翻番，也无法与解决量子的挑战相匹配。原因是预测特性非常复杂，而且随着系统大小指数增长，这是一项“本质上复杂”的任务。
当开放性质使得系统受到外部干扰时，情况变得更加棘手。然而，有了有效模拟工具，我们就能继续前进，因为大部分现代实验平台都是开放式环境，而物理学家一直在寻找新的方法来模拟和测试这些平台。
新兴的一种基于神经网络的计算方法已经取得重大进展，该方法由EPFL、法国、英国和美国等国科学家的团队合作开发，并发表在《Physical Review Letters》期刊上。此方法结合了神经网络和机器学习，将其与传统蒙特卡罗工具相结合，让一个训练好的神经网络同时表示通过环境影响投射出的许多不同状态。
这种新颖的计算法不仅可以预测不同尺寸和几何形状下的任意数量粒子的性质，还具有多功能性并有广阔发展潜力。在未来，它将成为研究复杂量子系统必备工具，并且可能会评估噪声对未来量子硬件性能产生什么影响。
该研究论文名为《Variational Quantum Monte Carlo Method with a Neural-Network Ansatz for Open Quantum Systems》，它解决了拥有大量自由度（d.o.f.）的大型开放多体系统性的问题。这是一个巨大的飞跃，因为密度矩阵随着规模而指数增长，使得这项任务难以完成。而变分原理转化为实际积分，可以更好地处理这一挑战。该团队利用二维耗散模型测试了这一新理论，其结果令人印象深刻。
