Квантовое обучение обобщили на непрерывные переменные

Физиками из Университета Теннесси создан квантовый обучаемый алгоритм, который способен работать с непрерывными переменными, т.е. принимающими на фиксированном отрезке бесконечное количество возможных значений.

Статья, обобщающая квантовое машинное обучение на бесконечное число измерений, была опубликована в недавнем выпуске Physical Review Letters.

Известные до сих пор квантовые алгоритмы пригодны только для решения задач с дискретными переменными. Для того, чтобы генерализировать их на непрерывные значения, авторам потребовалось создать новый набор инструментов и методов, в частности, заменить логические затворы с дискретными состояниями на физические.

Несмотря на теоретический характер исследования, учёные полагают, что новые алгоритмы для непрерывных переменных могут быть реализованы экспериментально с помощью уже существующих технологий — оптических и спиновых систем или ловушек для атомов.

В дальнейшем, авторы попытаются воспроизвести для непрерывных переменных некоторые из последних достижений машинного обучения с дискретными значениями. Ещё одним перспективным направлением исследований является гибридное, комбинирующее а общем алгоритме дискретные и непрерывные переменные.