科学家提出运用量子技术进行复杂系统建模的革命

光子技术实现 PMD过程量子模型。我们使用光子装置来实现我们的量子模型。橙色区域突出显示了状态制备模块，其中通过泵浦温度稳定在808°C左右的PPKTP晶体，通过II型自发参数下转换过程泵浦两个中心波长为35nm的光子。其中一个光子穿过单模光纤，并用其偏振编码的初始存储状态进行制备，而另一个光子用作触发器。

复杂系统在我们的日常生活中发挥着至关重要的作用，无论是预测交通模式、天气预报还是了解金融市场。然而，准确预测这些行为并做出明智的决策依赖于存储和跟踪来自遥远过去时间的大量信息，这是一个带来巨大挑战的过程。

目前使用人工智能的模型看到它们的内存需求每两年增加一百倍以上，并且通常涉及数十亿甚至数万亿个参数的优化。如此大量的信息导致了一个瓶颈，我们必须在内存成本与预测准确性之间进行权衡。

与依靠添加来自过去事件的更多数据的内存容量来增加内存容量的经典模型不同，这些量子模型只需要一个量子比特的内存。

该项目建立在Elliott博士和新加坡团队早期的理论建议之上。为了测试该方法的可行性，他们与USTC合作，因为后者通过使用基于低密度光子的相变量子模拟器来实现前面提出的量子动力学模型。

该团队实现了比任何配备相同内存量的经典模拟器更高的精度。该方法可以适应模拟具有不同行为的其他复杂过程。

除了直接的结果之外，科学家们说，这项研究为进一步研究提供了机会，例如探索与经典模型相比，量子建模中减少散热的好处。他们的工作还可以在金融建模、信号分析和量子增强神经网络中找到潜在的应用。研究人员希望这些发现能够帮助解决一些关键问题，包括如何使用量子计算机进行复杂的经典模型预测。

（编辑：银川站长网）

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