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CPU|研究首次實(shí)現(xiàn)量子電腦處理器算法優(yōu)化

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CPU|研究首次實(shí)現(xiàn)量子電腦處理器算法優(yōu)化


一個(gè)由來(lái)自哈佛大學(xué)、麻省理工學(xué)院（MIT）等多家知名機(jī)構(gòu)的科學(xué)家組成的研究組 ， 在量子處理器上實(shí)施了一套組合優(yōu)化算法后 ， 看到了其處理實(shí)際難題的速度得到“超線性”的提升 。
研究稱 ， 他們?cè)谥行栽恿孔犹幚砥鳎╪eutral-atom quantum processor）上實(shí)現(xiàn)了這項(xiàng)飛躍式的進(jìn)展 ， 不僅在一臺(tái)實(shí)際量子電腦上第一次實(shí)施了組合優(yōu)化 ， 還展示了量子硬件前所未見(jiàn)的強(qiáng)大能力 。
研究組在哈佛大學(xué)一個(gè)具有289個(gè)量子比特的量子處理器上完成了這項(xiàng)實(shí)驗(yàn) 。 這個(gè)處理器有32層深的回路 。 研究稱由于這個(gè)系統(tǒng)規(guī)模大、回路深 ， 所以無(wú)法使用傳統(tǒng)的模擬方式預(yù)先優(yōu)化一些控制參數(shù) 。 他們使用的量子-傳統(tǒng)混合算法必須通過(guò)一個(gè)閉合的回路 ， 直接自動(dòng)反饋給量子處理器 。
研究人員挑選了來(lái)自物流、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、金融等多個(gè)領(lǐng)域的各種實(shí)務(wù)難題 ， 把它們以“難度參數(shù)”進(jìn)行分類后 ， 交給量子處理器 。 這些難題對(duì)于傳統(tǒng)電腦來(lái)說(shuō) ， 全部是很難處理的問(wèn)題 。
研究稱量子處理器解決這些問(wèn)題的效果比預(yù)期還好得多 ， 看到處理器速度得到“超線性”的提升 。
【CPU|研究首次實(shí)現(xiàn)量子電腦處理器算法優(yōu)化】主要研究者之一哈佛大學(xué)研究生瑪?shù)铝铡P恩（Madelyn Cain）說(shuō)：“對(duì)量子算法底層的物理機(jī)制 ， 以及傳統(tǒng)電腦根本局限性的深度認(rèn)知 ， 讓我們找到了提升量子電腦速度的辦法 。 ”
這份研究5月5日發(fā)表于《科學(xué)》（Science）期刊 。

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