量子算法新升级,线性系统算法显优势

2018-2-24 13:06| 发布者: dealabc_admin| 查看: 956| 评论: 0

摘要: 量子算法新升级,线性系统算法显优势【美国华人网综合报道】计算机“思考”的一种方式是通过分析大量数据集中的关系。一个国际团队已经表明，量子计算机可以比传统计算机更快地进行这样的分 ...

量子算法新升级,线性系统算法显优势

【美国华人网综合报道】计算机“思考”的一种方式是通过分析大量数据集中的关系。一个国际团队已经表明，量子计算机可以比传统计算机更快地进行这样的分析，以获得比以前预期更广泛的数据类型。

该团队提出的“量子线性系统算法”发表在2月2日的《物理评论快报》上。未来，它可能会帮助解决大宗商品价格，社交网络和化学结构等问题。

“以前的这种量子算法适用于一类非常特殊的问题，如果我们想要实现其他数据的量子加速，我们需要进行升级，”通讯作者赵致宽（音译）说。

这正是他与新加坡国立大学量子技术中心的同事Anupam Prakash和当时在苏黎世联邦理工学院和牛津大学的合作者Leonard WoSSNig共同合作的结果。赵先生是新加坡科技与设计大学的博士生。

第一个量子线性系统算法是在2009年由另一组研究人员提出的。该算法启动了对机器学习或人工智能的量子形式的研究。

线性系统算法适用于大型数据矩阵。例如，交易者可能试图预测未来的商品价格。该矩阵可以捕获关于价格随时间变化的历史数据和可能影响这些价格的特征的数据，例如货币汇率。该算法通过“反转”矩阵来计算每个特征与另一个特征相关的强度。这些信息可以用来推断未来。

“分析矩阵涉及到大量的计算，当它超过万分之一的条目时，对于经典计算机来说就变得很难了，”赵解释道。这是因为随着矩阵中元素的数量，计算步骤的数量会迅速增加：每增加一倍的矩阵大小，计算的长度就会增加8倍。

2009年的算法可以更好地应对更大的矩阵，但只有当它们中的数据被称为“稀疏”时。在这些情况下，元素之间的关系有限，而现实世界的数据往往不是这样。

赵，Prakash和Wossnig提出了一种新的算法，该算法比传统和以前的量子版本都快，而且不受数据类型限制。

作为一个粗略的指导，对于一个10,000平方的矩阵，经典算法将采用数万亿计算步骤的顺序，第一个量子算法的步数大约是10,000步，新的量子算法的步长只有100步。该算法依赖于称为量子奇异值估计的技术。

早期的量子线性系统算法在小型量子计算机上已经有了一些原理证明。赵和他的同事们希望与一个实验小组一起工作，对其算法进行原理验证演示。他们还希望对实施该算法所需的努力进行全面分析，检查可能存在哪些间接费用。

为了显示真正的量子优势将需要更大的量子计算机。赵估计：“我们可能会在未来三到五年时间里看到，实际上我们可以使用由实验人员构建的硬件来进行有意义的量子计算和人工智能应用。”

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