2022年芯片行情中一种神经网络如同奇妙的魔法师成功地模拟出了前所未有的量子系统

雷锋网独家：2022年芯片行情中，科学界迎来新里程碑，一种基于神经网络的前所未有的方法成功模拟了量子系统，这将是解决量子科学和量子信息领域多个突出问题的关键。该方法由EPFL、法国、英国和美国物理学家的联合团队独立开发，并在《物理评论快报》上发表。

这种基于神经网络的计算方法首次能够模拟复杂开放量子系统，展现了前所未有的多功能性。这项研究成果不仅为理解自然界中的量子现象提供了新的视角，而且还可能推动量子技术的发展。

要研究由许多粒子的组成的量子系统，物理学家需要先能模拟它们，这通常通过超级计算机实现。但是，由于预测这些特性的复杂性随着系统规模指数增长，这对于当前的计算能力来说是一项“本质上不可解”的任务。

当一个开放的量子系统受到周围环境影响时，其情况变得更加复杂。然而，有能力有效模拟这些开放式体系工具对现代实验平台至关重要，因为大部分现代实验平台都是开放式体系。因此，找到一种新的方法来模拟和测试这些体系一直是物理学家追求的一件事情。

这项利用神经网络进行初步训练并与蒙特卡罗算法结合起来，以解决这一挑战的一种新颖计算方法已经取得重大进展。这一工作由Vincenzo Savona教授及其博士生Alexandra Nagy在EPFL完成，并且得到来自巴黎狄德罗大学、爱丁堡赫瑞瓦特大学以及纽约Flatiron研究所等机构参与支持。

Savona教授指出，他们将神经网络与传统工具相结合，使得可以同时表示大量被其环境影响投射出的不同状态。他强调，该方法不仅适用于小型或任意几何形状的小型系统，还能够预测更大的具有更多自由度（d.o.f.）开阔体系的情况。“这是一个全新的计算方式，它解决了关于如何处理具有大量自由度的大型开阔体系的问题。”他说，“它有巨大的潜力成为未来研究工具。”

此外，该文章进一步解释称：“为了研究含有很多粒子的多体开阔体系，我们必须首先能模拟它们。这项任务带来的挑战在于密度矩阵随着数量增长呈指数增加。在这里，我们开发了一种变分法以有效地使用基于变分蒙特卡洛法则和密度矩阵表示神经网络模型非平衡稳态马尔可夫开阔体系。”