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周曉祺教授團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估量子態(tài)保真度研究方面取得新進(jìn)展 在量子信息領(lǐng)域，幾乎所有的量子信息處理都需要制備量子態(tài)。然而，由于噪聲以及設(shè)備不完美等原因，制備的量子態(tài)總是與理想態(tài)存在差異。因此，評(píng)估制備態(tài)相對(duì)于理想態(tài)的保真度是幾乎所有量子信息處理任務(wù)中的一個(gè)關(guān)鍵步驟。量子態(tài)層析技術(shù)是測(cè)量量子態(tài)以獲得其密度矩陣的標(biāo)準(zhǔn)方法，可用于計(jì)算量子態(tài)相對(duì)于理想態(tài)的保真度。然而，對(duì)于多比特量子態(tài)來(lái)說(shuō)，量子態(tài)層析所耗費(fèi)的測(cè)量資源是隨著量子態(tài)比特?cái)?shù)的增加而指數(shù)增長(zhǎng)的。 圖1：(a) 用于量子態(tài)保真度評(píng)估的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層神經(jīng)元加載Pauli算子的測(cè)量值，輸出層神經(jīng)元對(duì)應(yīng)不同的保真度區(qū)間，輸入層和輸出層通過(guò)幾個(gè)隱藏層完全連接。經(jīng)過(guò)數(shù)百輪訓(xùn)練，獲得了一個(gè)可以評(píng)估量子態(tài)保真度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。（b）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量子態(tài)評(píng)估方法所需的測(cè)量裝置數(shù)目k不隨量子比特?cái)?shù)目n的增加而增長(zhǎng)。 周曉祺教授團(tuán)隊(duì)提出了一種用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)評(píng)估未知量子態(tài)保真度的新方法，與量子態(tài)層析方法相比，這種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法只需要很少的測(cè)量資源，并且所需的測(cè)量資源不隨量子態(tài)比特?cái)?shù)的增加而增大。例如，對(duì)于一個(gè)七比特量子態(tài)來(lái)說(shuō)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法只需要切換3次測(cè)量裝置，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)量子態(tài)的保真度評(píng)估（精度為±1%，置信度為95%），而使用量子態(tài)層析方法則需要切換2187次測(cè)量裝置。這種評(píng)估量子態(tài)保真度的新方法有望廣泛應(yīng)用于各種量子信息應(yīng)用，大幅減少評(píng)估量子態(tài)所耗費(fèi)的資源與時(shí)間。 中山大學(xué)為本研究工作唯一的通訊單位。中山大學(xué)物理學(xué)院張曉倩博士后和羅茂林博士生為共同第一作者，周曉祺教授為通訊作者，中山大學(xué)龐盛世教授、碩士生封琴以及暨南大學(xué)羅偉其教授、本科生溫釗迪參與了該項(xiàng)工作。該研究工作得到了科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金委、廣東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃的大力支持。該研究成果