黑洞里有什么？物理学家依靠量子计算和机器学习一探究竟

一系列试布看到数据之间关系的解法，类似于本能大脑的工作方式。

人工智能被用来设计人脸识别软件，通过送达数千张人脸布像，人工智能意欲所绘图出人脸的特征，以识别单个布像或生变为不共存的人的新面孔。

分析职员将乘法假设广义相对论态的高等数学刻画，定义为广义相对论波函数。然后，他们可用一种特殊的人工智能来寻找具有低于能量的波函数，即跃迁。人工智能的数字通过一个乘积的“提高效率”处理过程来看到乘法假设的跃迁。自始如，敲击空腹沙子，使每一粒沙子都超出平衡状态。

在这两种新方法中所，分析职员都能看到两种乘法假设的跃迁，但广义相对论的线路受到广义相对论位元的生产量允许。迄今制作团队应用的广义相对论器件只能处理几十个广义相对论位。

“人们往往可用其他新方法看到跃迁的能量，但不用获得波函数的整体形态。我们已经简介了如何可用这些新兴电子技术，即广义相对论量度机和剖面进修，来获取跃迁的全部电子邮件。”Rinaldi问道，“由于这些乘法可能声称着一种特殊类别的引力，如果我们并不知道这些乘法如何排列成，以及它们的属性，我们就可以并不知道一个引力的内外是什么样子。引力表面有什么？它从何而来？回答这些疑问将是实现广义相对论引力场理论假设的一步。”

该制作团队分析实质性为广义相对论量度和机器进修解法的下一代分析提供了不可或缺加权，分析职员必需透过照相对偶来分析广义相对论引力场。而Rinaldi将与更加多研究者合作伙伴，分析这些解法实质性如何扩展到更加大的乘法假设，以及它们对引入“阻尼”或应该干扰的鲁棒性（鲁棒性特指控制系统在一定模板的重力下，维持某些稳定性的特性）。

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