算法巨大突破！AI神经网络能模拟量子系统了
新智元
来源：EPFL等
编辑：大明
【新智元导读】近日，研究人员利用基于神经网络的新算法，成功模拟了量子系统的“稳态”。利用神经网络估计并模拟波函数和密度矩阵，大大降低了计算复杂度和算力需求，为解决量子科学和信息领域的几个突出问题打下了基础。
即使是在日常生活中，大自然也受到量子物理定律的支配。这些定律解释了生活中的常见现象，如光、声、热，甚至是台球桌上球的运动轨迹。这些日常都是符合大众视觉和想象的，我们都已经习以为常。但是当涉及到大量相互作用的粒子时，量子物理定律所解释的现象，大部分和我们的直觉相违背。
为了研究由大量粒子组成的量子系统，物理学家必须首先能够模拟这类系统。解释量子系统内部运行机制的方程可以由超级计算机解出，但是，虽然摩尔定律预测，计算机的处理能力每两年翻一番，但这与解决量子物理面临的挑战所需的计算能力相去甚远。
造成这个困难的原因是，预测量子系统的本质是非常复杂的，要想跟上量子系统规模的增长，计算力需要呈指数增长。这是一项“本质上极其复杂”的任务。EPFL纳米系统理论物理实验室负责人Vincenzo Savona教授表示。
“对于开放式量子系统，情况会变得更加复杂，因为系统会受到周围环境的干扰，”萨沃纳补充道。非常需要有效模拟开放量子系统的工具，因为量子科学和技术的大多数现代实验平台都是开放系统，物理学家一直在寻
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【新智元导读】近日，研究人员利用基于神经网络的新算法，成功模拟了量子系统的“稳态”。利用神经网络估计并模拟波函数和密度矩阵，大大降低了计算复杂度和算力需求，为解决量子科学和信息领域的几个突出问题打下了基础。
即使是在日常生活中，大自然也受到量子物理定律的支配。这些定律解释了生活中的常见现象，如光、声、热，甚至是台球桌上球的运动轨迹。这些日常都是符合大众视觉和想象的，我们都已经习以为常。但是当涉及到大量相互作用的粒子时，量子物理定律所解释的现象，大部分和我们的直觉相违背。
为了研究由大量粒子组成的量子系统，物理学家必须首先能够模拟这类系统。解释量子系统内部运行机制的方程可以由超级计算机解出，但是，虽然摩尔定律预测，计算机的处理能力每两年翻一番，但这与解决量子物理面临的挑战所需的计算能力相去甚远。
造成这个困难的原因是，预测量子系统的本质是非常复杂的，要想跟上量子系统规模的增长，计算力需要呈指数增长。这是一项“本质上极其复杂”的任务。EPFL纳米系统理论物理实验室负责人Vincenzo Savona教授表示。
“对于开放式量子系统，情况会变得更加复杂，因为系统会受到周围环境的干扰，”萨沃纳补充道。非常需要有效模拟开放量子系统的工具，因为量子科学和技术的大多数现代实验平台都是开放系统，物理学家一直在寻