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基于无退相干子空间的量子储层网络

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该团队展示了在5维无消相干子空间（DFS）上实现的六量子比特量子储备池网络的数值模拟，该网络在有限学习时间内作为输入量子系统纠缠态与乘积态的分类器。由于DFS的动力学不受外部涨落影响，因此无需冷却，所提出的模型有望成为未来在室温下工作且无需巨大能耗的量子人工智能系统的候选方案。
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提交arXiv： 2026-05-21 04:54
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纠缠 退相干 量子人工智能 量子系统 冷却

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