![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Компания IBM приблизилась к практическому квантовому преимуществу |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-09-09 12:01 ![]() Очередная новость от ученых IBM, которые все ближе подбираются к квантовому превосходству. На этот раз исследователи обнаружили, что квантовая версия метода Монте-Карло обладает достаточной устойчивостью к шумам и поэтому может быть успешно реализована на существующих «шумных» квантовых компьютерах. В статистике методы Монте-Карло с марковскими цепями — это класс алгоритмов для осуществления выборки (семплирования) на основе определенного распределения вероятностей, например, для задачи оценки рисков. Согласно теоретическим оценкам, квантовый алгоритм может обеспечить полиномиальное ускорение семплирования по сравнению с классическими подходами. Ученые экспериментально реализовали этот алгоритм на 27-кубитном процессоре IBM Falcon и подтвердили эти оценки Источник: www.nature.com Комментарии: |
|