量子科技中心_量科网

量子互联网旨在通过分布式量子算法实现远距离设备互联及大规模计算。其中一项关键障碍是计算过程中的通信延迟——即便相隔数百公里，也会引入毫秒级延迟，这远超许多固态量子比特平台的相干时间。相比之下，纠缠态可预先建立，并作为实用资源降低远程节点间的通信复杂度。本研究探讨了纠缠在分布式量子机器学习二元分类任务中的效用。通过与CHSH游戏类比，该工作证明纠缠能提升所有数据集的分类准确率。该研究还发现，过度纠缠可能通过降低参数空间的有效维度而损害性能，这凸显了在数据嵌入中使用适量且结构合理的纠缠的重要性。该团队的发现搭建了非局域性与机器学习优势之间的桥梁，为突破相干时间限制的分布式量子计算提供了可行路径。