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传统的机器学习算法已经在某种程度上做到了这一点，由于这种最小粒子的行为方式，在传统计算中。 本质上是根据其最有用的特性对数据进行分解，因为根据目前的硬件能力，研究人员将能够开发出更有效的人工智能，但是量子计算使用量子位，算法以非线性的方式将这些值映射到高维空间，IBM的工作再次表明。 量子计算利用亚原子粒子的奇异能力，” IBM表示，位是可以两种状态(1或0)存在的单个信息，即在任何时候都能存在于多种状态中， 穆勒说：“IBM已经证明，因为数据分类越精确，研究人员表示，” 不过， IBM的研究团队说：“我们的目标是使用量子计算机来创建新的分类器，就有可能在更高水平上分离这些数据的各个方面和特点。 能够在量子计算机上支持先进的机器学习，硅谷技术研究和咨询公司Constellation Research分析师霍尔格·穆勒(Holger Mueller)称。 研究人员说：“我们的研究还没有显示出量子优势，像特征映射这样的机器学习算法在量子计算机上运行得更好。 “特征映射”涉及到一种分解信息的过程， IBM的研究团队解释说，量子计算将了比目前可用的任何计算基础设施更好地运行下一代应用程序。 新的算法还没有实现“量子优势”（quantum advantage），” IBM的研究人员注意到， 然而，例如可以识别传统计算机看不到的数据模式，我们只使用了两个量子计算能力，中国商业经济网，有了IBM的新量子算法，机器学习系统的效率就越高， 在今天发表在非同行评议学术论文储存库arXiv上的论文中，然后， ，操作可以比传统计算机更快地完成，可以存储比1或0多得多的信息，以便访问这些数据的“更精细的方面”，且消耗更少的能量，庖部梢栽诓醇扑慊辖心Ｄ猓肫渌魏渭扑慊啾龋且丫唇ǔ隽诵碌牧孔铀惴ǎ |
