“量子纠缠评估的革命：深度学习如何在有限数据情况下超越传统方法”
Revolution in Quantum Entanglement Evaluation How Deep Learning Surpasses Traditional Methods with Limited Data
系统中的纠缠量取决于各种因素，如系统的随机性和纠缠系数。系统的这个属性由使用机器学习或深度学习算法演示或预测的指定数量来定义。近年来，系统纠缠过程取得了显著发展。它在许多领域有广泛的应用。问题陈述的主要焦点是测量系统的纠缠程度，即其系数。然而，问题是通过测量系统的量子态使通过过程实现的纠缠程度消失。
为了解决这个问题陈述，一组研究学者开发了多个这些多重量子态的副本。对每个量子态进行了纠缠程度的测量。这种方法确保了几乎100%的准确性和良好的F1分数。它需要相当高的计算能力。这种技术被称为量子层析。如果我们试图使用我们旧的机器学习方法解决这个问题陈述，这种方法就会变得相当繁琐。因此，研究人员试图通过一个经过教育的猜测数来解决这个问题陈述。这种方法是通过深层次的数据或测量描述来实现的。最大似然算法在神经网络中被用来获得量子相关作为输出。这些量子相关也被称为确定量子相关。
这种深度学习方法极大地提高了精确度和召回率的值。研究团队使用这种方法来测量系统的纠缠程度，而不是直接测量。这种方法提供了相当令人满意的结果。后来，使用以下方法生成了AI应用程序，该应用程序被部署。该应用程序经过训练，使用数值数据来研究纠缠量子态，这些数据表示系统的纠缠程度。该模型经过大量的时代训练和显著的学习率进行了训练，每次运行都得到了更精确的结果。
研究人员使用关于系统纠缠程度的数据集对此AI应用程序模型进行了测试。测试结果显示，错误率降低到其当前值的90%。研究学者还在真实环境中再次测试了该模型。结果几乎相同，并且显示了与模拟数据显示的改进范围相同。结果已通过研究论文正式发布，并且错误率也有所降低。
