Использование квантовой запутанности для обучения или управления квантовыми системами, часто для вычислительных задач или задач памяти.Обучение с использованием квантовой запутанности относится к использованию квантовой запутанности в качестве ресурса для обучения или управления квантовыми системами, часто для применений в квантовых вычислениях и квантовой памяти. Запутанность — это явление, при котором частицы становятся коррелированными таким образом, что состояние одной частицы не может быть описано независимо от других, даже если они разделены большими расстояниями. Используя это свойство, исследователи могут разрабатывать алгоритмы и протоколы, улучшающие производительность квантовых устройств, такие как коррекция ошибок, подготовка состояний и квантовое моделирование.
Концепция использования запутанности для обработки квантовой информации восходит к 1990-м годам, с пионерскими работами таких физиков, как Чарльз Беннетт и Питер Шор. Однако конкретная идея «обучения» квантовых систем с помощью запутанности является более поздним развитием, возникшим в 2010-х годах с ростом квантового машинного обучения и вариационных квантовых алгоритмов.
В обучении с использованием квантовой запутанности запутанные состояния используются как «учитель» или эталон для управления эволюцией квантовой системы к желаемому состоянию. Например, в подходах, вдохновленных машинным обучением, квантовый алгоритм может использовать запутанные кубиты для более эффективного исследования большего пространства решений, чем классические методы. Запутанность предоставляет способ кодирования сложных корреляций, которыми можно манипулировать для оптимизации поведения системы, часто через итеративные циклы обратной связи, которые корректируют параметры на основе измерений запутанных партнеров.
Обучение с использованием квантовой запутанности применяется в квантовых вычислениях для повышения точности квантовых вентилей, в квантовой памяти для улучшения хранения и извлечения информации, а также в квантовых сенсорах для увеличения точности измерений.
В некоторых экспериментах квантовая запутанность использовалась для «обучения» квантовой системы распознаванию образов, достигая результатов, которые превосходят классические нейронные сети на определенных задачах, несмотря на значительно меньшее количество параметров.
