コンピューター科学：量子計算をヒッグス粒子に応用する

量子コンピューターは、さまざまな応用が期待されているが、実用的に有用なタスクを実行する例はまだわずかである。今回A Mottたちが、CERNの大型ハドロン衝突型加速器や将来の衝突型加速器でのヒッグス粒子の探索に利用できる「信号対バックグラウンド」の機械学習の最適化問題を実行している。彼らは、量子最適化を遂行するために、プログラム可能な量子アニーラー、すなわち1098個の超伝導キュービットを持つD-Waveマシンを用いた。古典的な機械学習法と比較して、量子機械学習法は過剰訓練に対してロバストであった。

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