量子コンピューティングのためのRiken Centerの研究者は、機械学習を使用してbet365 アプリを改善しました。
bet365 アプリコンピューターのエラー修正の実行は、これらのデバイスを実用的にするための重要なステップです。
チームは、必要な補正を最善を尽くす方法を効率的に決定できる自律補正システムを使用しました。
論文、「補強学習との概算自律bet365 アプリ、 ’はジャーナルに掲載されています物理的なレビューレター。
bet365 アプリコンピューターの特性
クラシックコンピューターは、0と1の基本値のみを取得できるビットで動作します。これとは対照的に、bet365 アプリコンピューターQubitsで動作します。これは、計算基底状態の重ね合わせを想定できます。
もう1つのbet365 アプリ特性はbet365 アプリエンタングルメントで、古典的な手段を超えて異なるqubitを接続します。
Qubitsと組み合わせて、bet365 アプリエンタングルメントにより、bet365 アプリコンピューターはまったく新しい操作を実行できます。これにより、大規模な検索、最適化の問題、暗号化など、一部の計算タスクで潜在的な利点が生じます。
bet365 アプリコンピューターを実践するという課題
bet365 アプリコンピューターを実践するための主な課題は、bet365 アプリの重ね合わせの脆弱な性質から派生しています。
たとえば、小さな摂動は、bet365 アプリの重ね合わせを破壊するエラーを生じさせる環境の存在によって誘発される可能性があります。これにより、bet365 アプリコンピューターがエッジを失います。
エラー補正でbet365 アプリ課題を克服する
この課題を克服するために、bet365 アプリの洗練された方法が開発されました。
理論的には、エラーの効果を中和することができますが、しばしば複雑なデバイスが付属しています。これ自体がエラーが発生しやすいため、エラーへの曝露を増やす可能性があります。
このため、エラー修正はとらえどころのないままでした。
bet365 アプリのための機械学習の活用
チームは、良いエラー修正パフォーマンスを維持しながらデバイスのオーバーヘッドを最小限に抑えるbet365 アプリスキームの検索で機械学習を使用しました。
それらは、bet365 アプリ誤差補正に対する自律的なアプローチに焦点を合わせました。このアプローチでは、巧妙に設計された人工環境は、頻繁なエラー検出測定を実行するための必要性に取って代わります。
研究者は、Bosonic Qubitエンコーディングも検討しました。これらは、超伝導回路に基づいた最も有望で広範囲のbet365 アプリコンピューティングマシンで利用できます。
Bosonic Qubitエンコーディングの広大な空間で潜在的なオプションを見つけることは、複雑な最適化タスクを表します。これは、エージェントがアクションポリシーを学習および最適化するために抽象的な環境を探求する補強学習（高度な機械学習方法）で対処されました。
これにより、チームは、単純なqubitエンコードが他のエンコーディングと比較してデバイスの複雑さを大幅に削減できるだけでなく、エラーを修正する能力の点で競合他社を上回ることができることを発見しました。
Yexiong Zengは、物理的なレビューレターに掲載された論文の最初の著者であるYexiong Zengが次のように述べています。実験におけるbet365 アプリ誤差補正の実装。」
Franco Noriは次のように結論付けました。「機械学習は、大規模な量子計算と最適化の課題に対処する上で極めて重要な役割を果たすことができます。現在、私たちは機械学習、人工bet365 アプリラルネットワーク、量子誤差補正、量子断層のトレランスを統合する多くのプロジェクトに積極的に関与しています。」
