Моделирование сложно устроенных квантовых систем на сегодняшний день — крайне непростая задача. Дело в том, что традиционные методы тут не подходят, так как с увеличением сложности системы количество ее состояний увеличивается по экспоненте. Для примера: система, состоящая из 100 квантовых частиц, может находиться в любом из 1035 состояний. Даже мощные суперкомпьютеры не в силах быстро справиться с просчетом такого количества вариантов. И группа ученых из Швейцарского федерального технологического института представила новый метод с использованием нейросети, что позволит ускорить данный процесс.

В своей разработке специалисты использовали инновационный подход: вместо поочередного вычисления каждого возможного состояния квантовой системы они используют нейронную сеть для ее обобщения. Ученые разработали упрощенный вариант нейронной сети и запрограммировали ее для моделирования волновых функций квантовой системы. Получившаяся модель может использовать обширный набор числовых коэффициентов и один слой «скрытых» состояний. Основываясь на этих данных, система способна вычислять состояние системы, исходя из заданного набора условий, минуя стадию просчета каждого из возможных состояний.

С помощью нейронной сети удалось смоделировать поведение сложной квантовой системы

Модель квантовой системы

Для проверки своего метода ученые сравнили данные, полученные с помощью своего алгоритма, с результатами, которые были получены «стандартным» способом вычисления всех возможных вариантов. В результате при одинаковом наборе выходных данных нейросеть справилась с поставленной задачей гораздо быстрее. Разработчики надеются, что в будущем подобные системы помогут ученым проводить исследования более быстро и эффективно, чем сейчас.

Источник

Categories: Наука

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *