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科技日报记者 吴长锋

记者从中国科年夜得悉，该校郭光灿院士团队李传锋、许金时等与国内同业合作，将机械进修手艺利用于研究量子力学根本题目，初次尝试实现了基于机械进修算法的多重非经典联系关系的同时分类。该功效日前颁发在国际物理学权势巨子期刊《物理评论快报》上。

非经典联系关系分类尝试装配图

爱因斯坦、波多尔斯基和罗森等质疑量子力学完整性，后来被称为EPR佯谬。跟着对EPR佯谬的深切研究，人们逐步理解爱因斯坦所指的“鬼魂般的超距感化”来历于量子世界的非定域联系关系，而且它还可以进一步细分为量子纠缠、量子扶引和贝尔非定域性等条理。各类分歧的量子联系关系已成为量子信息范畴的关头资本，并饰演侧重要的脚色。

但是，描绘肆意给定的一个量子态中的非经典联系关系仍存在庞大挑战。起首是其计较极为复杂。其次是尝试上数据收集时候跟着系统粒子增添会数指数增添。最后，人们其实不清晰是不是存在一个同一的框架，可以经由过程不异的丈量或可不雅丈量的调集，实现所有这些非经典联系关系的同时辨别。

机械进修可经由过程一系列的练习数据，获得一个可输出展望成果的函数或模子。科研职员将机械进修手艺利用于非经典联系关系的辨别，初次尝试实现了多重量子联系关系的同时分类。经由过程奇妙的尝试设计，在光学系统中制备出一簇参数可调的两比特量子态。经由过程只输进量子态的部门信息，操纵神经收集、撑持向量机和决议计划树等机械进修模子对455个量子态的非经典联系关系属性进行进修，成功地实现了多重非经典联系关系分类器。

尝试成果表白，基于机械进修算法的分类器能以年夜于90%的高匹配度同时辨认量子纠缠、量子扶引和贝尔非定域性等分歧的量子联系关系属性，且不管在资本耗损仍是时候复杂度上，都远小于传统判据所依靠的量子态层析方式。

该功效鞭策了人工智能与量子信息手艺的深度交叉。将来，机械进修作为一种有用的阐发东西，将有助于解决更多量子科学困难。