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量子计算机很容易出错,这限制了它们在特定任务上超越经典计算机的潜力。量子纠错方法是将信息分散到多个量子比特,帮助减少出错,从而在不干扰计算的情况下发现并纠正错误。不过,大部分量子纠错方法通常依赖大量额外的量子比特来提供足够的防出错保护,这可能会在整体上降低效率。
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研究团队称,他们的新AI模型能够准确预测晶体结构的光学性质,为广泛应用打开了大门,特别是为先进太阳能电池和量子材料的筛选提供了强有力的支持。他们计划创建包含各种材料特性(如力学和磁性)的综合数据库,以进一步扩展该AI模型的功能。
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