出典：ATYUN AIプラットフォーム
量子技術のためのシンガポール・センター（CQT）の研究者は、このアルゴリズムは、従来の量子および以前のバージョンよりも高速で、線形方程式を解くための新しいアルゴリズムを提案したデータ型と限定されるものではありません。
商品価格、ソーシャルネットワーキングおよび化学構造の問題を伴う線形方程式。
大きなデータマトリックスのための線形システムのアルゴリズム。コモディティトレーダーの将来の価格を予測しようとしているため、例えば、マトリックスは、為替レートなどのデータの歴史的な価格の動きとこれらの価格データ機能の影響の可能性を、捕捉することができます。アルゴリズムは、「逆」マトリクスの別の特徴に関連付けられた各特徴の強度を計算します。この情報は、将来を推測するために使用することができます。
マトリックス分析は重要なコンピューティングを必要とします。計算ステップの数は、行列内の要素の数と共に急速に増加するので、従来のコンピュータのために10000を掛けた10,000以上の大きさと、それは、非常に困難になります。各行列のサイズを倍に、計算された長さが八重増加します。
線形システムのための第1の量子アルゴリズムは、2009年に研究者の別のグループによって提案された、機械学習や人工知能の量子形の研究を開始しました。「ネイチャー」誌の記事は、量子コンピュータの記載情報は、単調に必要なビットまたは量子量子ビットに計算され、マッピングされたデータではなく、伝統的な計算から抽出された特徴を圧縮することができるように数クランチ。記事は言う：「量子コンピュータは、代数演算の結果を用いて学習し、得られたデータの有効利用が複数のグループに分割することができる作る - - - コアタスク手書きや音声認識ソフトウェア、別の検索です。モード「したがって、大量の情報は、比較的小さな量子で処理してもよいです。
2009このアルゴリズムは、より良い指標は、古典的なアルゴリズムに勝る利点を提供しますが、そのデータは、行列の要素のほとんどがゼロであるため、「スパース」と呼ばれている場合にのみ、より大きな行列を扱うことができます。これらのケースでは、要素間の関係は限られており、実世界のデータは、多くの場合、そうではありません。
新しいアルゴリズムは高速である、データの種類に制限はありません。おおよその目安として、10,000平方行列のために、古典的なアルゴリズムは、計算ステップの兆の注文を取る、量子アルゴリズムの最初のステップは、約10,000のステップ、新しい量子アルゴリズムのみ100ステップです。このアルゴリズムは、量子推定特異値として知られている技術に依存しています。
ヤンセンのCQT（Zhikuan）趙、アヌパムプラカシュと彼の共同研究レナードWossnigは、彼らが2月2日の「フィジカルレビューレターズ」で行われた「線形システムのための量子アルゴリズム」を発行しました。
小規模な量子コンピュータ、初期のアルゴリズムの原則のいくつかの証明のための量子線形システムでは。ヤンセンと彼の同僚は、実験群と協力してほしい、そのアルゴリズムは、原理の証明です。
彼らはまた、存在する可能性が間接費をチェックするために包括的な分析を行うために必要なアルゴリズムを達成するために仕事をしたいです。
大きな量子コンピュータを必要とする従来のアルゴリズムの上に本当の利点を示しました。「意味のある量子計算を実行するために実験室の人員製ハードウェアを使用して、私たちは、今後3〜5年であってもよく、人工知能を適用する。」：ヤンセンは言います
これはATYUN切り替え人工知能メディアプラットフォームを、元のリンク：線形システムのための新しい量子アルゴリズムでは、機械学習のスピードを加速することができます
その他の推奨
Googleの既存のモデルを超えてCNNの精度と効率をスケーリング、新しいモデルのEfficientNetsを開発します
強い自律航法機能を備えた、わずか27グラムのPULP Dronetナノ無人偵察機
