Les réseaux neuronaux quantiques utilisent le hasard pour surmonter les limites d'incertitude

Des recherches mathématiques récentes ont exploré comment l'introduction de hasard dans les réseaux neuronaux quantiques peut aider ces systèmes à déterminer plusieurs propriétés quantiques qui sont autrement limitées par le principe d'incertitude d'Heisenberg.

Le principe d'incertitude d'Heisenberg fixe une limite à la précision avec laquelle certaines paires de variables quantiques, telles que la position et la quantité de mouvement, peuvent être mesurées en même temps. Cette limitation a longtemps influencé la conception et l'analyse des systèmes quantiques.

Les chercheurs ont montré qu'en injectant du hasard dans la structure des réseaux neuronaux quantiques, ces réseaux peuvent mieux approximer une gamme de propriétés quantiques. Cette méthode implique une moyenne d'ensemble sur les résultats de mesure, ce qui augmente la capacité des réseaux à représenter divers opérateurs quantiques.

Des études examinées par des pairs en physique ont soutenu cette approche, démontrant que des couches aléatoires au sein des réseaux neuronaux quantiques améliorent leur expressivité. Cette amélioration permet aux réseaux d'approximer des opérateurs cibles arbitraires plus efficacement que les configurations traditionnelles.

Ce que montrent les chiffres

• Des recherches en physique examinées par des pairs publiées en janvier 2024 soutiennent la méthode
• Le principe d'incertitude d'Heisenberg limite la précision simultanée des paires quantiques
• Les stratégies d'injection de hasard sont démontrées mathématiquement dans des études récentes

La technique d'injection de hasard n'est pas limitée à un intérêt théorique. Elle a été identifiée comme un outil potentiel pour accélérer les processus d'apprentissage en chimie quantique et en science des matériaux, où la compréhension efficace des systèmes quantiques est cruciale.

En permettant aux réseaux neuronaux quantiques d'apprendre plus rapidement sur les systèmes quantiques, cette approche pourrait soutenir les avancées dans des domaines qui reposent sur l'analyse de comportements quantiques complexes. Cela pourrait être particulièrement pertinent pour des tâches nécessitant la mesure de plusieurs propriétés quantiques à la fois.

Les chercheurs ont souligné que l'averaging d'ensemble, rendu possible grâce au hasard, est la clé de la performance améliorée de ces réseaux. Les résultats mathématiques indiquent que cette stratégie permet aux réseaux neuronaux quantiques de surmonter certaines contraintes traditionnelles imposées par la mécanique quantique.

Des recherches en cours continuent d'examiner comment ces techniques peuvent être affinées et appliquées à des problèmes pratiques de calcul quantique. Les études examinées par des pairs fournissent une base pour de futurs développements tant en science quantique théorique qu'appliquée.

* Cet article est basé sur des informations publiquement disponibles au moment de la rédaction.