🔬💡 Ученые исследуют квантовое машинное обучение для анализа данных высокоэнергетической физики

🔬💡 Ученые исследуют квантовое машинное обучение для анализа данных высокоэнергетической физики.

Квантовое машинное обучение в физике частиц

Фатих Маулана и его команда изучили вариационные квантовые классификаторы (VQC) для обнаружения сигналов бозона Хиггса. Их исследование показало, что увеличение глубины квантовых цепей и добавление уровней запутанности повышает точность до 56.2. Простое увеличение количества кубитов снижает точность из-за трудностей с оптимизацией.

🧠🔍 Оптимизация квантовых цепей

Исследователи использовали метод главных компонент (PCA) для снижения размерности данных. Они протестировали три конфигурации VQC: поверхностную 4-кубитную цепь, глубокую 4-кубитную цепь и 8-кубитную цепь. Глубокая 4-кубитная цепь показала наивысшую точность, в то время как 8-кубитная цепь снизила производительность из-за проблем оптимизации.

🌐💻 Применение в анализе данных

Результаты указывают на важность глубины цепи и запутанности для эффективного обнаружения аномалий. Исследование открывает новые возможности для использования квантового машинного обучения в анализе данных от LHC и будущих коллайдеров.

#квантовый_обучение #высокоэнергетическая_физика #квантовый_цепи

📌 Не забудь подписаться