机器学习用于量子纠缠量化

本文探讨了使用监督机器学习来量化量子纠缠，量子纠缠是量子计算中的关键资源。其重要性在于它能够从测量结果估计纠缠，而无需完整的状态信息，这是一个计算成本高昂的过程。这种方法可以为表征量子系统中的纠缠提供一个有效的工具。

• •应用监督机器学习来量化量子纠缠。
• •使用测量结果作为输入，避免了对完整状态信息的需求。
• •展示了机器学习在表征量子系统中纠缠方面的潜力。