量子計算をヒッグス粒子探索に応厕

摘要

機械学習のための量子アニーリングによるヒッグス最適化問題の解法について、カリフォルニア工科大学のA.Mott氏らが報告している。(ネイチヤー 7676号)標準模型の過程のバックグラウンドにヒッグス粒子崩壊が発見されたのは、機械学習法の支援によるものである。バックグラウンドからこれらの信号を分離するのに使用される識別器は、誤りは非常に少ないが完璧ではない物理過程のシミュレーションを用いて訓練され、その結果、バックグラウンド過程や信号の誤ったラベルノイズや統計誤差が生じることが多い。