Данные Jin10 от 22 апреля: сегодня в 1 час ночи Google AI представил совершенно новый метод смешанного аналогово-цифрового квантового моделирования, который улучшает управляемость при сохранении скорости и переворачивает традиционные методы квантового моделирования. Этот метод достиг значительного прогресса в исследовании квантового термального равновесия и критических явлений. Традиционное квантовое моделирование сталкивается с двумя основными проблемами: низкой гибкостью, чисто цифровое квантовое моделирование очень медленно и часто подвержено помехам шума; быстрой, но неконтролируемой скоростью, когда скорость увеличивается, но невозможно точно контролировать взаимодействие всех частиц. Однако смешанный метод моделирования Google вобрал в себя преимущества обоих подходов, обеспечивая скорость моделирования и увеличивая управляемость. Согласно данным тестов перекрестной энтропии, новый метод Google уже превосходит традиционное моделирование.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Google представила гибридный метод квантового моделирования
Данные Jin10 от 22 апреля: сегодня в 1 час ночи Google AI представил совершенно новый метод смешанного аналогово-цифрового квантового моделирования, который улучшает управляемость при сохранении скорости и переворачивает традиционные методы квантового моделирования. Этот метод достиг значительного прогресса в исследовании квантового термального равновесия и критических явлений. Традиционное квантовое моделирование сталкивается с двумя основными проблемами: низкой гибкостью, чисто цифровое квантовое моделирование очень медленно и часто подвержено помехам шума; быстрой, но неконтролируемой скоростью, когда скорость увеличивается, но невозможно точно контролировать взаимодействие всех частиц. Однако смешанный метод моделирования Google вобрал в себя преимущества обоих подходов, обеспечивая скорость моделирования и увеличивая управляемость. Согласно данным тестов перекрестной энтропии, новый метод Google уже превосходит традиционное моделирование.