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06-17
IBM 研究人员声称他们创建了一种新的量子算法，可以支持量子计算机上的高级机器学习。
在今天在未经同行评审的学术论文存储库 arXiv 上发表的一篇论文中，IBM 的研究团队描述了其创建“量子算法”的过程，该算法使量子计算机的执行规模远远超出了传统计算机所能达到的水平。
“特征映射”算法。
量子计算利用了亚原子粒子在任意时刻以多种状态存在的奇异能力。
由于这种最小粒子的行为方式，与传统计算机相比，操作可以更快地完成，并且使用更少的能量。
在传统计算中，一位是可以以两种状态（1 或 0）存在的单个信息。
但量子计算使用量子位，它可以存储比 1 或 0 更多的信息，因为它们可以以这些值的任意叠加形式存在。
IBM 的研究团队解释说，“特征映射”涉及分解信息的过程，以便访问该数据的“更精细的方面”。
传统的机器学习算法已经在某种程度上做到了这一点，例如通过获取图像的像素并根据每个像素的颜色值将它们放置在同一网格中。
然后，该算法以非线性方式将这些值映射到高维空间，本质上是根据数据最有用的属性来分解数据。
然而，研究人员表示，利用 IBM 的新量子算法，或许可以在更高的层面上分离这些数据的各个方面和特征。
这很重要，因为数据分类越精确，机器学习系统就越高效。
IBM的研究团队表示：“目标是利用量子计算机创建新的分类器，可以生成更复杂的数据图。
通过这样做，研究人员将能够开发出更有效的人工智能，例如可以识别传统计算机中看不见的东西。
”数据模式。
” IBM研究人员指出，新算法尚未实现“量子优势”，而“量子优势”是量子计算机性能优于传统计算机的关键。
IBM研究人员表示，这主要是因为量子计算机仍处于起步阶段，受到当前硬件能力的限制。
研究人员表示：“我们的研究尚未显示出量子优势，因为考虑到当前的硬件能力，我们通过仅使用两种量子计算能力来最小化问题的范围，这也可以在分娩疼痛计算机上进行模拟。
”不过，硅谷技术研究和咨询公司 Constellation Research 分析师 Holger Mueller 表示，IBM 的工作再次表明，量子计算将比目前可用的任何计算基础设施运行得更好。
Mueller 表示：“IBM 已经证明，特征映射等机器学习算法在量子计算机上比在任何其他计算机上运行得更好，并且函数调用算法非常适合量子计算。
” IBM表示，该公司的新算法将通过其Qiskit Aqua开源库向开发人员、研究人员和其他专家开放。
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