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大数据符合量子物理学

rupak查特吉使用量子系统的优势,地址经典的机器学习问题,并解释了为什么未来量子。

big data abstract

基于经典物理学传统的计算机系统能够如此迅速和这么多复杂只处理如此多的数据。而传统计算机在技术上能够分析大量数据集的,这样做可能极其缓慢的,昂贵的,低效的,并且通过现有的物理存储容量的限制。所有这些问题阻碍技术创新。

技术物理快三平台福彩官网 教授 rupak查特吉 开发量子设计的系统,以解决大数据分析这样的问题。他的主要研究重点是利用量子系统的机器学习算法。

查特吉上个月提出了他的研究的概况,以及他的方法理念,部分 工程与科学学院的虚拟调研座谈会。这个每周演讲系列在应对covid-19大流行培育参与和跨学科合作推出。

目前量子大数据分析的领先集群 史蒂文斯中心量子科学与工程(cqse),查特吉在2012年秋季加入史蒂文斯专职,有教金融工程与风险管理作为兼职教授的前一年。他的前主任 金融工程事业部 和的就职构件 汉龙金融系统中心的史蒂文斯。

在理论物理学和应用数学的教育背景,查特吉花了15年担任花旗集团在金融服务行业的分析师,最近的多资产混合衍生物的研究小组主任。一个意外的机会,深入到量子计算和机器学习使他回到学术界。

“我走了一圈,从物理研究后,再华尔街,然后再回到金融工程,现在我回来了物理系,”他说。

量子优势

解决传统计算的问题,需要的不仅仅是对他们投入更多的硬件更多。

“只要你想,你可以尽可能多的硬件上使用,但加速终究是不那么快,”查特吉说。 “两台电脑不一定会是快一倍。有时,这些问题不会在时尚的规模。”

量子计算机系统,然而,这是基于量子而非经典物理学,提供比传统的计算机系统所固有的优势:即速度,存储容量和处理大量复杂的能力。

有规模的在玩一些现实的因素。因为颗粒下方的量子系统如光子或电子,是原子或subatomically小,它们提供将更多数据到更小的物理空间的能力。量子计算机可以简单地保持比相同物理尺寸的经典计算机的详细信息。

但量子物理学的某些基本原则也有助于优势。

叠加原理,其中的事情,诸如的基本单元信息,可以在一个以上的状态在同一时间存在,允许一个量子系统来保持并同时代表甚至更大的数据量。

“经典计算机具有由一个,如由1和0表示的数据的二进制位以保持系统中的一个的状态。如果抛硬币,该状态将是或者正面或反面,” Chatterjee的解释。 “但一个量子系统能够同时容纳那些状态。例如,因为电子不在任何一种状态,它可以在其中的许多国家同时存在有一定的概率。硬币可以头 尾巴“。

数据的这些较大体积然后可通过称为量子并行一个概念同时操纵。通过能够并行地在同一时间来计算和分析数据的不同状态,而不是一次一个,量子系统可产生在极度加速的速度的结果。

第三个主要的一块拼图在于量子纠缠,其中作为位数据的一个或一个东西-这样的状态粒子是密不可分所有与之交互的其他东西的。这种现象会增加计算的复杂性,允许量子系统揭示的相关性在高度复杂的结构,其典型的数据分析方法不能。

“如果有,可以很容易地与传统计算机来完成的一个问题,我们不打算使用量子计算机了,”查特吉说。 “被选择这些(量子机器学习)的问题,因为他们有一定的复杂性和时间的挑战,例如,量子过程中得到了答案协助。”

开发更好的机器学习算法

在其最基本的,查特吉说,机器学习是模式的搜索。

“你有各种各样的世界 - 视频数据的事情的数据,数值数据,股市上涨,而如果你把一个特定的数据类型的例子很多,或数据看起来很复杂,你可能无法立即找到在它的模式,”他说。 “统计算法可以识别和发现是否有数据中的任何隐藏的信息或图案。”

其中Chatterjee的旨在促进这种图案寻求的一种方式是通过开发加速或以其它方式改进经典机器学习的某些方面量子算法。

在物理学教授和系主任合作 丁玉,Chatterjee的开发了量子化的方式使用量子光学(相互作用的光与物质光子之间)支持向量机算法。

支持向量机算法是一种监督学习模型的进行分类的输入数据为两个预先存在的选择之一。赋予新的信息时,该模型则试图预测如何根据其先前的数据进行分类的知识,这种新的数据进行分类。

这种算法用于基于某些功能为二进制类型,如某些学生是否有可能单独的数据被录取到大学(是或否),或突然出现在大气中的特定气溶胶是安全还是危险。

通过将数据嵌入到一个量子光子系统,而不是一个经典的一个,查特吉认为这种量子方法导致增加的复杂性和可扩展性提高更快的计算。

一个相关的项目涉及使用超导处理器来开发和测试改进量子K均值聚类算法。

而不是数据分类到的两个已知二进制选项之一,聚类算法组的数据一起,根据类似的特征。使用了所谓的无监督学习模型,在其中您还没有什么可能的最终结果可能是已经存在的知识,这种类型的算法是预测答案的开放式问题,如你可能对一个有用的基于查询的虚拟助理Siri的一样。

该算法的其他用途包括客户细分有针对性的营销和识别和预测现有的和区域性的现象,如犯罪,自然灾害发生率和传染性疾病的传播可能集群。

“集群可以给你的是聚集在一起,你没有想到的功能组,”查特吉说。 “他们可以通过集群信息传递的东西,这不是很明显,你不会不知道,甚至找。比如,你可能会突然发现,比如说,12岁和72岁的孩子喜欢同一类型的大号iPhone“。

采用量子距离公式而不是传统的欧几里得距离(即,两个点之间的最短距离是一条直线),Chatterjee的能够开发一种算法,不仅递送的结果比经典算法快,但也导致了改进的精度所得到的聚类的数据。

这两个项目的成果已发表在两篇论文 Quantum Information & Computation.

产生真正的随机数

数学模型的一个重要应用是进行模拟,并快速有效地做到这一点的能力。

杀到,查特吉笔记的一个例子,试图模拟SARS冠状病毒2型病毒将如何变异,影响人口的不同区域。查特吉目前正与本科生谁承担了开发这种模拟工作。

模拟依靠基于随机过程,以运行某些规则。 “你用概率来模拟未来。这就是为什么它被称为模拟,”查特吉说。 “来模拟这些概率,你需要的随机数。”

生成随机数,但是,是一个缓慢而复杂的过程。如此缓慢和复杂的,事实上,企业完全可以用来生成和大规模销售的随机数。

但最让你听到的随机数的约,查特吉说,实际上并没有在所有随机的。

虽然看似随机数已经由传统的计算机系统几十年来一直产生的,在现实中这些数字是根据数学公式。给予足够的时间和能力,对手的计算机系统可能最终解开这些伪随机数,一个高安全性军事加密潜在问题的模式。

“有时在加密不同的协议,则需要产生特定的随机数。如果从伪随机数发生器使用伪随机数,以及i知道用于生成那些随机数初始种子(数)中,i可以得到完全像你一样“随机”相同的数字序列,”查特吉说。 “不能用你的敌人被复制,以便真正的随机数是很重要的。”

对于真正的随机数的应用包括抽样统计,金融交易和电子商务和网络安全。

量子系统,然而,有能力 产生真正的随机数,由于随机性和不确定性背后量子物理学的基本原则。

与cqse导演合作 黄玉屏,查特吉进行使用黄的实验室开发的光子系统展示了经典的伪随机数量子产生真正的随机数的优势模拟。

他的研究还表明,除了自己真正的随机性,都远远快,比那些传统系统上创建更有效的产生量子生成的数字。

这项研究的结果发表在 物理学一:统计力学及其应用 在2019年。

量子优化规避风险的投资者

查特吉的研究的第三个主要方面,重点是利用量子方法来优化金融资产组合,以最大限度地降低风险。

与业务的助理教授合作 里卡多·科利亚,查特吉的研究结合金融工程和量子科学开发了一种算法,组装股票和债券的组合,可提供基于所选择的风险回报所需的速率。这种优化的多少决定了各基础类资产将被纳入投资组合,以及投资组合的总体特征。

在这方面,在于前者的潜在量子相对于传统计算的主要优势,以成倍速度更快,挑战查特吉进行必要的复杂的计算亲身经历在华尔街工作时。

“我们用来运行大量的计算,我们将揭开序幕上周五晚上,并保持下去,直到周一早上,希望它会被那么做,”他说。 “但人们希望快速了解的信息。甚至在10年前,他们不能在周末等待过要弄清楚自己的风险号码。你要在五分钟内,不5天结果。”

未来量子

而查特吉计划继续他的研究解决经典的机器学习问题,在未来,他也想给他的知识应用到量子系统本身产生的数据。

“在物理世界中,有很多是来自于必须分析量子系统的数据。它是一个物理学家自己的量子领域内做量子机器学习一个相当新的东西,”他说。

在量子机器学习一般兴趣很高,包括对史蒂文斯校园。查特吉指出,大学生,他的工作与在今年夏天的四个独立的团体已表示对学科的兴趣。

但他强调,量子计算是不是注定要由下一个大的技术时尚更换一些理论概念。相反,它很真实,实用的应用程序,并且他预计,代表着计算的未来必然。

“这是要健全偏见,但整个量子世界将最终接管,”他说。 “有实际的原因是什么。即使是普通电脑,他们已经如此之小,他们几乎在量子水平。如果他们做芯片和元件任何较小,他们将不得不面对量子物理学。所以不是避免它,你只是去与它一起“。

这并不是说,但是,查特吉认为你将使用量子计算在未来十年内,读取电子邮件或邮寄到Instagram的。相反,他解释说,电脑可能会采用混合动力系统,满足基本需求的经典物理学相结合像量子组件阅读电子邮件像计算执行操作。

他也看到了将在与传统计算机协同工作,以执行特定量子过程更量子外围设备的可能性很高。

Chatterjee的指向那些量子随机生成数公司作为这种未来已经在运动的一个例子中的一个。该公司,他解释说,通过USB附件提供的随机数生成。虽然设备本身可以插入任何平均经典计算机,他说,“里面你有量子光子做他们的魔法。”

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