Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Голосование | Топ-лист | Дискуссия Rambler's Top100

TopList Яндекс цитирования

НОВОСТИ
"РУССКОГО ПЕРЕПЛЕТА"

ЛИТЕРАТУРА

Новости русской культуры

Афиша

К читателю

Содержание

Публицистика

"Курск"

Кавказ

Балканы

Проза

Поэзия

Драматургия

Искания и размышления

Критика

Сомнения и споры

Новые книги

У нас в гостях

Издательство

Книжная лавка

Журнальный зал

ОБОЗРЕНИЯ

"Классики и современники"

"Слово о..."

"Тайная история творений"

"Книга писем"

"Кошачий ящик"

"Золотые прииски"

"Сердитые стрелы"

КУЛЬТУРА

Афиша

Новые передвжиники

Фотогалерея

Музыка

"Неизвестные" музеи

Риторика

Русские храмы и монастыри

Видеоархив

ФИЛОСОФИЯ

Современная русская мысль

Искания и размышления

ИСТОРИЯ

История России

История в МГУ

Слово о полку Игореве

Хронология и парахронология

Астрономия и Хронология

Альмагест

Запечатленная Россия

Сталиниана

ФОРУМЫ

Дискуссионный клуб

Научный форум

Форум "Русская идея"

Форум "Курск"

Исторический форум

Детский форум

КЛУБЫ

Пятничные вечера

Клуб любителей творчества Достоевского

Клуб любителей творчества Гайто Газданова

Энциклопедия Андрея Платонова

Мастерская перевода

КОНКУРСЫ

За вклад в русскую культуру публикациями в Интернете

Литературный конкурс

Читательский конкурс

Илья-Премия

ДЕТЯМ

Электронные пампасы

Фантастика

Форум

АРХИВ

Текущий

2003

2002

2001

2000

1999

Фотоархив

Все фотоматериалы


Новости
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

06.08.2020
18:40

Идентифицирована крайне необычная химия богатых фосфором звезд

06.08.2020
18:38

Маленькие молнии, водно-аммиачный град и другие сюрпризы миссии к Юпитеру

06.08.2020
18:33

Черная дыра не сделала свою работу - и в скоплении галактик вспыхнули звезды

06.08.2020
18:33

Черная дыра не сделала свою работу - и в скоплении галактик вспыхнули звезды

06.08.2020
18:27

Удивительно плотный субнептун бросает вызов теории формирования планет

06.08.2020
18:24

Найден способ обнаружения космического мусора при дневном свете

06.08.2020
15:33

На Большом адронном коллайдере увидели редкий распад бозона Хиггса на два мюона

06.08.2020
15:28

Астрометрические радионаблюдения впервые указали на кандидата в экзопланеты

06.08.2020
15:25

На Большом адронном коллайдере в столкновении фотонов родились W-бозоны

06.08.2020
15:17

Спутниковые снимки помогли найти одиннадцать новых колоний императорских пингвинов

06.08.2020
14:15

В протопланетном диске нашли спиральные рукава из монооксида углерода

06.08.2020
08:29

"Со слезами о Таниче" - новое в литературном обозрении Соломона Воложина

05.08.2020
20:18

Сейсмографы почувствовали полярное сияние

05.08.2020
16:17

SpaceX испытала лунный корабль

05.08.2020
16:07

Раскрыта причина массового вымирания животных

05.08.2020
16:04

Развеяны мифы о работе компьютеров

05.08.2020
09:45

"Напропалую" - новое в литературном обозрении Соломона Воложина

04.08.2020
16:20

Квантовые компьютеры учатся работать с «квантовыми данными»

    Ученые Сколтеха показали, что квантовое машинное обучение может применяться для квантовых (а не классических) данных, позволяя устранить свойственный для классических приложений недостаток – низкую скорость работы, а также «закладывая основы для понимания вычислительных аспектов квантовых систем». Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review A.

    В квантовых компьютерах для хранения и использования данных используются эффекты квантовой механики, о которых часто говорят, что они контринтуитивны. Тем не менее, именно благодаря квантовым эффектам квантовые компьютеры смогут намного превзойти по производительности лучшие современные суперкомпьютеры. В 2019 году впервые в мире был продемонстрирован прототип решения, обладающего, по утверждению представителей компании Google, «квантовым вычислительным превосходством».

    Квантовые алгоритмы были созданы для решения сложных и масштабных вычислительных задач, которые не под силу обычным компьютерам, в том числе появившихся совсем недавно задач квантового машинного обучения. В числе основоположников квантового машинного обучения − специалисты Лаборатории квантовой обработки информации Сколтеха, которую возглавляет один из авторов опубликованной статьи, профессор Джейкоб Биамонте. «Методы машинного обучения стали мощным инструментом для выявления закономерностей в массивах данных. В квантовых системах формируются нетипичные закономерности, которые, как считается, не могут с той же эффективностью создаваться в классических системах. Неудивительно поэтому, что при решении задач машинного обучения квантовые компьютеры могут превзойти их классические аналоги», – отметил Биамонте.

    В квантовом машинном обучении используется стандартный подход, который заключается в применении квантовых алгоритмов к классическим данным. Иначе говоря, прежде чем использовать квантовые эффекты, классические данные (представленные битовыми строками из единиц и нулей) необходимо сохранить или иным образом представить в квантовом процессоре, то есть решить так называемую проблему ввода данных. Ввод данных ограничивает ускорение вычислений, которое может происходить при использовании алгоритмов квантового машинного обучения.

    Исследователям Сколтеха удалось объединить квантовое машинное обучение с квантовым моделированием, а затем применить этот подход к изучению фазовых переходов в квантовых магнитных задачах многих тел. При этом ученые проводили обучение квантовых нейронных сетей, используя в качестве данных только квантовые состояния. Другими словами, авторы намеренно обошли проблему ввода данных, подавая на вход квантово-механические состояния вещества. Для представления подобных состояний с помощью стандартных (не квантовых) методов требуется такой объем памяти, который сегодня невозможно обеспечить с помощью существующих технических средств.

    Первый автор статьи, аспирант Сколтеха Алексей Уваров считает, что выполненное исследование стало «шагом вперед на пути к пониманию возможностей квантовых устройств для решения задач машинного обучения». Для того чтобы проанализировать разработанный подход, исследователи применили целый ряд методов, используя в том числе некоторые идеи из области тензорных сетей и теории запутанности.

    В работе использована подпрограмма, известная как «вариационный квантовый алгоритм» (VQE), которая итеративно находит приближение к основному состоянию заданного квантового гамильтониана и на выходе выдает набор инструкций для подготовки квантового состояния на квантовом компьютере.

    Однако для получения полного описания состояния, как правило, требуется экспоненциальный объем памяти, поэтому изучать свойства такого состояния лучше всего, предварительно подготовив его аппаратным способом. Описанный в статье обучающий алгоритм решает следующую задачу: имея заданное состояние VQE, дающее решение задачи основного состояния квантовой спиновой модели, установить, к какой из двух фаз вещества относится это состояние.

    «Предлагаемые нами подходы разрабатывались в основном применительно к задачам физики плотных сред, тем не менее, квантовые алгоритмы могут также применяться для задач материаловедения и поиска новых лекарственных препаратов», – пояснил Биамонте.

    Исследование поддержано грантом РФФИ № 19-31-90159.

    По информации https://scientificrussia.ru/news/kvantovye-kompyutery-uchatsya-rabotat-s-kvantovymi-dannymi

    Обозрение "Terra & Comp".

Выскажите свое мнение на:

04.08.2020
16:05

Новая вспышка подтверждает природу рентгеновской двойной звезды MAXI J1727–203

04.08.2020
15:45

Virgin Galactic объявляет о первом этапе проектирования сверхзвукового самолета

<< 711|712|713|714|715|716|717|718|719|720 >>

НАУКА

Новости

Научный форум

Почему молчит Вселенная?

Парниковая катастрофа

Хронология и парахронология

История и астрономия

Альмагест

Наука и культура

2000-2002
Научно-популярный журнал Урания в русском переплете
(1999-200)

Космические новости

Энциклопедия космонавтика

Энциклопедия "Естествознание"

Журнальный зал

Физматлит

News of Russian Science and Technology

Научные семинары

НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах"

"TERRA & Comp"

"Неизбежность странного микромира"

"Биология и жизнь"

ОБРАЗОВАНИЕ

Открытое письмо министру образования

Антиреформа

Соросовский образовательный журнал

Биология

Науки о Земле

Математика и Механика

Технология

Физика

Химия

Русская литература

Научная лаборатория школьников

КОНКУРСЫ

Лучшие молодые
ученые России

Для молодых биологов

БИБЛИОТЕКИ

Библиотека Хроноса

Научпоп

РАДИО

Читают и поют авторы РП

ОТДЫХ

Музеи

Игры

Песни русского застолья

Народное

Смешное

О НАС

Редколлегия

Авторам

О журнале

Как читать журнал

Пишут о нас

Тираж

РЕСУРСЫ

Поиск

Проекты

Посещаемость

Журналы

Русские писатели и поэты

Избранное

Библиотеки

Фотоархив

ИНТЕРНЕТ

Топ-лист "Русского переплета"

Баннерная сеть

Наши баннеры

НОВОСТИ

Все

Новости русской культуры

Новости науки

Космические новости

Афиша

The best of Russian Science and Technology

 

 


Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

Редколлегия | О журнале | Авторам | Архив | Ссылки | Статистика | Дискуссия

Галерея "Новые Передвижники"
Пишите

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Русский Переплет
Rambler's Top100 TopList