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335量子(2 / 2)

两人刚走进门,就见实验室内有几人是在白板前讨论。

曹文聪,“我们所涉及的一些问题,很多时候都是在寻求一个最优或近似最优解。方式上有很多,比如说蒙特卡洛模拟,对解空间内的各个随机搜索点进行检验,不断收敛到全局最优;比如说遗传算法,模拟达尔文生物进化论的进化过程,通过遗传算子的组合交叉和编译,从末代最优个体中解码出近似最优;又或者我们实验室做的卧龙,模拟神经网络的学习过程。

而我们刚讨论的量子退火算法,也是为了实现这个目的。”

路舟稍一听,就让曹文聪的话给勾起了兴趣。

何为最优?

以物体识别,不就是找到最合适的分类,找到最像的答案。好比,人脸识别,认出你最像你,确认一个结果。

路舟想了想,九十年代的模拟退火算法他是有所涉猎。它模拟了固体退火的过程并改变数据采样准则,改进了蒙特卡洛模拟的计算效率,再通过“冷却”来控制算法进程。

曹文聪,“量子退火和模拟退火有极大的不同。”

路舟,“”

曹文聪写了些字,随后又道,“模拟退火基于热波动原理,而量子退火则是利用了量子波动来构建优化算法。它先将优化的问题映射为量子系统,函数则映射为势场,决策变量为系统的自由度”

路舟看了看身旁有些尴尬的陆铭,“这进度挺快啊,都发散研究到量子去了?”

陆铭咳了两声,“这个,还是有助于我们推进人工智能研究的。”

路舟像看鬼一样看着陆铭,我信了你个邪。理论基础总得有实际支撑,他可没本事弄出量子计算机来。

陆铭又道,“其实理论已经存在了几十年时间。你可能不太清楚,今年一家海外公司已经宣布成果制成了‘量子退火机’,尽管不是通用量子计算机,但接下来的进程,仍然会很快。

就是不谈物理基础,理论也确实对我们有帮助。”

路舟怔了下,考虑着陆铭所说。

陆铭,“量子力学后,半导体才得以出来,有了经典计算机,才有了互联网。你可以考虑把现在当成第一台计算机出来一样的时代,量子计算机之于它,只有更轰动。”

路舟笑了笑,“行吧。”

“师兄多加快卧龙的进度。之后拿着商业化的部分,我们赚钱了再投入给未来。”

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