能够进行定量推理的模型具有许

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在的应用包括为研究人员提供有用的帮助并为学生提供新的学习机会。我们将密涅瓦介绍为朝这个方向迈出的一小步。要查看的更多示例例如下面的示例请访问交互式示例浏览器使用微积分和三角学解决问题数学数据集中的一个问题询问圆周运动粒子的速度。密涅瓦一步一步找到了正确的解决方案。在此过程中密涅瓦计算时间导数并应用三角恒等式。致谢是多个团队的协作成果。我们要感谢我们的合著者和以及我们的合作者埃里克泽利克曼和亚萨曼拉泽吉。建立在许多其他人的工作之上我们要感谢团队团队团队和团队的努力。我们感谢设计了这篇文章中的动画。

在努力了解量子世界的过程中科学家们面临着一个巨大的障碍他们对世界的经典经验。每当测量量子系统时这种测量行为都会破坏状态的量子性。例如如果量子态处于两个位置的叠加状态  格鲁吉亚电话号码列表 它看起来可以同时出现在两个位置一旦被测量它会随机出现在这里或那里但不会同时出现在这里或那里。我们只能看到这个奇怪的量子世界投射出的经典阴影。越来越多的实验正在实施机器学习算法来帮助分析数据但这些算法与它们旨在帮助的人们有着相同的局限性他们无法直接访问量子信息并从中学习。但如果有一种量子机器学习算法可以直接与这些量子数据交互呢在与加州理工学院哈佛大学伯克利分校和微软的研究人员合作发表在科学杂志上的从实验中学习的量子优势中我们表明量子学习代理在许多任务上比经典学习代理的表现要好得多。



使用谷歌的量子计算机我们展示了量子机器学习算法相对于最佳经典算法的巨大优势。与之前的量子优势演示不同经典计算能力的任何进步都无法克服这一差距。这是首次证明在学习量子系统方面具有可证明的指数优势即使在当今嘈杂的硬件上这种优势也很稳健。量子加速结合了量子计算和鲜为人知的量子传感领域的优点。对于某些问题量子计算机可能会比经典系统提供指数级的改进但为了发挥其潜力研究人员首先需要扩大量子比特的数量并改进量子纠错。更重要的是量子计算机所承诺的相对于经典算法的指数级加速依赖于一个关于所谓问题复杂性类别的未经证实的重大假设即可以在量子计算机上解决的问题类别更大这似乎是一个合理的假设但没有人证明它。