Машинное обучение эффектам многих квантовых измерений В статье описывается новый подход к обнаружению запутанности, возникающей в квантовых компьютерах из-за измерений. Для этого используются нейронные сети, которые обучаются на экспериментальных данных. Результаты демонстрируют переход в способности классической модели точно воспроизводить экспериментальные данные, что связано с фазовым переходом, вызванным измерениями. Это может стать основой для будущих экспериментов по коррекции квантовых ошибок и решению других задач квантового управления. arXiv: 2509.08890 Обзоры | Квантовая физика
Машинное обучение эффектам многих квантовых измерений
В статье описывается новый подход к обнаружению запутанности, возникающей в квантовых компьютерах из-за измерений. Для этого используются нейронные сети, которые обучаются на экспериментальных данных. Результаты демонстрируют переход в способности классической модели точно воспроизводить экспериментальные данные, что связано с фазовым переходом, вызванным измерениями. Это может стать основой для будущих экспериментов по коррекции квантовых ошибок и решению других задач квантового управления.
arXiv: 2509.08890
