黑洞里有什么？物理学家利用光子计算和机器学习一探究竟

究工作人员还应用于高度深造分析方法作为比较科学研究。高度深造是一种应用于数据分析分析方法的机器深造，这是一系列试图发现数据之间关系的解法，类似于生命体脑的工作方式。

数据分析被用来设计貌似标记应用程序，通过接收数千张貌似图形，数据分析从之中绘制出貌似的特征，以标记单个图形或生成不长期存在的人的电视界。

科学研究工作人员将乘法框架态的数理逻辑描绘出，定义为广义相对论薛丁格。然后，他们应用于一种特殊的数据分析来寻找具有最低热量的薛丁格，即激发态。数据分析的十进制通过一个插值的“最佳化”操作过程来发现乘法框架的激发态。时是如，敲击一桶的水，使每一粒的水都达到平衡点。

在这两种分析方法之中，科学研究工作人员都能发现两种乘法框架的激发态，但广义相对论该线受到广义相对论位元的数量限制。目前小组应用的广义相对论集成电路只能处理方式几十个广义相对论位。

“人们通常应用于其他分析方法发现激发态的热量，但无法获得薛丁格的整体结构。我们现在展现了如何应用于这些新兴技术，即广义相对论算出机和高度深造，来获取激发态的全部反馈。”Rinaldi说，“由于这些乘法可能就是指出着一种特殊型式的坍缩，如果我们明白这些乘法如何对齐，以及它们的属性，我们就可以明白一个坍缩的之外是什么好像。坍缩表面会有什么？它从何而来？回答这些原因将是充分运用广义相对论引力场理论模型的一步。”

该小组科学科学研究为广义相对论算出和机器深造解法的未来科学研究获取了关键计量，科学研究工作人员需要运用图形对偶来科学研究广义相对论引力场。而Rinaldi将与更多研究小组合作，科学研究这些解法成果如何扩展到相当大的乘法框架，以及它们对引入“噪音”或错误干扰的鲁棒性（鲁棒性就是指控制管理系统在一定值的摄动下，保持某些性能的特性）。

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