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研究人员利用人工智能方法成功减少从量子点获取信息的不确定性

美国匹兹堡超级计算中心（PSC）与巴西坎皮纳斯州立大学（UNICAMP）的研究团队通过一系列超级计算机模拟，成功减少了从量子点获取信息的不确定性，并证明了一个包含多达30个电子的系统是可行的。这项研究揭示了多个与凝聚态物理和材料科学相关的重要现象，为量子点的精确描述和深入理解奠定了基础，量子点有望成为大规模构建量子比特的平台。未来，该团队计划探索如何扩展他们的神经网络蒙特卡洛方法，以控制更多粒子，并提升该方法在预测量子行为方面的能力。相关研究成果已于近期发表在《物理评论B》期刊。

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