Rivoluzionare la quantificazione dell’entanglement come il deep learning supera i metodi tradizionali con dati limitati

Entanglement quantification revolutionized as deep learning surpasses traditional methods with limited data.

La quantità di entanglement in un sistema dipende da una varietà di fattori, come la casualità di un sistema e il coefficiente di entanglement. Questa proprietà di un sistema è definita da un numero specificato dimostrato o previsto utilizzando algoritmi di Machine Learning o Deep Learning. Gli ultimi anni hanno portato a uno sviluppo significativo nel processo di entanglement di un sistema. Ha ampie applicazioni diversificate in molti domini. Il focus principale del problema è misurare il grado di entanglement del sistema, che è il suo coefficiente. Tuttavia, il problema è che misurare lo stato quantistico di un sistema fa svanire il grado di entanglement raggiunto attraverso il processo.

Per risolvere questo problema, un gruppo di studiosi di ricerca ha sviluppato diverse copie di questi multipli stati quantistici. Il grado di entanglement viene misurato per ogni stato quantistico. Questo metodo assicura un’accuratezza quasi del 100% e un buon punteggio F1. Richiede una potenza di calcolo piuttosto elevata. Questa tecnica è chiamata tomografia quantistica. Questo metodo è piuttosto tedioso se si cerca di risolvere questo problema utilizzando il nostro vecchio approccio di Machine Learning. Pertanto, i ricercatori hanno cercato di risolvere questo problema utilizzando un numero educato di congetture. Questo approccio è stato attraverso l’aiuto delle reti neurali Deep Learning. Questo approccio prevede il passaggio dei dati o della descrizione delle misurazioni attraverso i livelli profondi. L’algoritmo della massima verosimiglianza viene utilizzato nelle reti neurali per ottenere le correlazioni quantistiche come output. Queste correlazioni quantistiche sono anche chiamate correlazioni quantistiche determinate.

Questo approccio di Deep Learning ha migliorato notevolmente i valori di precisione e richiamo. Il team di ricerca ha utilizzato questo approccio per misurare il grado di entanglement di un sistema anziché misurarlo direttamente. Questo approccio ha fornito risultati abbastanza soddisfacenti. L’applicazione di intelligenza artificiale è stata anche generata utilizzando l’approccio seguente, che è stata successivamente implementata. Questa app è stata addestrata per studiare gli stati quantistici intrecciati utilizzando i dati numerici che rappresentavano il grado di entanglement del sistema. Questo modello è stato addestrato utilizzando un gran numero di epoche e un tasso di apprendimento significativo, il che ha portato a risultati più precisi ad ogni esecuzione.

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I ricercatori hanno testato questo modello di app di intelligenza artificiale utilizzando un dataset sul grado di entanglement di un sistema. I risultati dei test hanno mostrato che il tasso di errore è sceso al 90% del suo valore attuale. Gli studiosi di ricerca hanno anche testato nuovamente il modello nell’ambiente del mondo reale. I risultati sono stati quasi gli stessi e sono stati mostrati gli stessi margini di miglioramento mostrati con i dati simulati. I risultati sono stati pubblicati ufficialmente tramite un articolo di ricerca e il tasso di errore è stato anche ridotto in qualche misura.