研究人员演示了在海森堡XXZ模型的实验量子数据上应用机器学习的实际效果，使用了多达115个量子比特。通过在期望值和相关性数据上训练神经网络，他们能够准确预测未见过哈密顿量参数下的可观测量，甚至接近相边界。这项工作展示了量子处理器为机器学习模型生成数据的潜力，其能力超越了经典近似方法。 AI
影响 展示了一种利用量子计算为机器学习生成数据的新颖方法，有望加速物理学领域的科学发现。
排序理由 学术论文，详细介绍了新的研究方法和实验结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →